Optimális részhalmaz keresése Keresési tér. 0,0,0,0 1,0,0,0 0,1,0,0 0,0,1,0 0,0,0,10,0,1,1 1,1,0,0 1,0,1,0 0,1,1,0 1,1,1,0 1,0,1,1 0,1,1,1 1,1,1,11,1,0,1.

Slides:

Advertisements

Hasonló előadás

Készítette: Kosztyán Zsolt Tibor

Advertisements

Kompetitív kizárás vagy együttélés?

Miskolci Egyetem Gépészmérnöki és Informatikai Kar Alkalmazott Informatikai Tanszék 2013/14 1. félév 7. Előadás Dr. Kulcsár Gyula egyetemi docens.

Megszámlálás Elemi algoritmusok.

Energetikai gazdaságtan

Biró Csaba Eszterházy Károly Főiskola

Online asztalfoglalási rendszer

IRE 8 /38/ 1 Óbudai Egyetem, NIK Dr. Kutor László2011. TÁMOP – I ntelligens R endszerek E lmélete 8.

Bevezetés a gépi tanulásba február 16.. Mesterséges Intelligencia „A számítógépes tudományok egy ága, amely az intelligens viselkedés automatizálásával.

MI 2003/ Alakfelismerés - még egy megközelítés: még kevesebbet tudunk. Csak a mintánk adott, de címkék nélkül. Csoportosítás (klaszterezés, clustering).

Metal/plastic foam projekt

Ág és korlát algoritmus

ZAJVÉDELEM SZÁMÍTÁSI PÉLDA Koren Edit 3.. Feladat A gyárban folyamatos a termelés. Három műszakban dolgoznak. Nőket csak abban a műszakban lehet foglalkoztatni,

Gombkötő Attila Lineáris egyenlet.

Készítette: Pető László

Genetikus algoritmusok

KÖSZÖNTJÜK HALLGATÓINKAT!

OPERÁCIÓKUTATÁS Kalmár János, 2012 Tartalom A nulla-egy LP megoldása Hátizsák feladat.

A tendereztetés lehetőségei a logisztikai rendszerek fejlesztésében

IRE 5 /18/ 1 Óbudai Egyetem, NIK Dr. Kutor László2011. TÁMOP – I ntelligens R endszerek E lmélete 5.

Defuzzifikálási módszerek vizsgálata Készítette: Antal Elvira Témavezető: Dr. Csendes Tibor 7. VMTDK, 2008 Szegedi Tudományegyetem, Természettudományi.

Evolúciós algoritmus. Az evolúciós algoritmus Darwin fajfennmaradási elméletén alapszik, és a függvény-minimum meghatározására szolgál. Alapfogalmak:

ELTE Szlávi - Zsakó: Programozási alapismeretek 5.1/ Keresés Specifikáció:  Bemenet: N:Egész, X:Tömb[1..N:Valami]

Utórendezéses edényrendezés RADIX „előre”. Definíció  Az általános utórendezéses edényrendezés speciálisan r alapú d jegyű számokra felírt változata.

H A S H E L É S M Ű V E L E T E I N Y Í L T C Í M Z É S S E L S L I D E 01 HASHELÉS MŰVELETEI NYÍLT CÍMZÉSSEL Készítette Juhász Zoltán Gyakorlatvezető.

„Országos” feladat. Feladat: Egy tetszőleges, színes országokat tartalmazó térképen akar eljutni egy kommandós csapat egy országból egy másikba. Viszont.

Az orvosi biotechnológiai mesterképzés megfeleltetése az Európai Unió új társadalmi kihívásainak a Pécsi Tudományegyetemen és a Debreceni Egyetemen Azonosító.

KERESÉS (SEARCH).

KERESÉS (SEARCH).

Készítette: Kosztyán Zsolt Tibor

Aszexuális, szimpatrikus speciáció

Előrendezéses edényrendezés – RADIX „vissza”

Közlekedésmodellezés Készítette: Láng Péter Konzulens: Mészáros Tamás.

Kovács Dániel László Kovács Dániel László BME-VIK, Méréstechnika és Információs Rendszerek Tanszék Önálló laboratórium.

TÖMBÖK Asszociatív adatszerkezetek Tömbök

Problémás függvények : lokális optimalizáció nem használható Globális optimalizáció.

Optimalizáció modell kalibrációja Adott az M modell, és p a paraméter vektora. Hogyan állítsuk be p -t hogy a modell kimenete az x bemen ő adatokon a legjobban.

1 Mössbauer-spektrumok illesztése: vonalalak A kibocsátott  -sugárzás energiaspektruma Lorentz-görbe alakú: I : sugárzás intenzitása  : frekvencia 

Környezeti rendszerek modellezése 11. előadás Optimalizáció Balogh Edina.

Matematika II. 1. előadás Geodézia szakmérnöki szak 2010/2011. tanév Kataszteri ágazat tavaszi félév.

XXX BEVÁSÁRLÓKÖZPONT III. szint II. szint I. szint  Élelmiszer  Illatszer.

Gyomfelvételezés Mintaterület kijelölése: a társulásra jellemző összes fajt tartalmazza, reprezentálja a társulást (2 m x 2 m) Feltüntetendő adatok: Felvételező.

Gráf Szélességi bejárás/keresés algoritmusa

Brute Force algoritmus

Megbízható harmadik generációs mobil távközlő hálózatok tervezése genetikus algoritmussal Szigeti János Konzulensek: Cinkler Tibor (TTT) Szlovencsák Attila.

Valós idejű adaptív útvonalkeresés

Avagy: Törött pálcák és párhuzamos krumplik Kvantitatív biosztratigráfia.

Programozás I. Típus algoritmusok

Programtenyésztés igény szerint avagy hogyan segít programot írni a természetes kiválasztódás Szita István, Eötvös Collegium.

Genetikus algoritmusok

Tőzsdei idősorok előrejelzése Excel-alapú hibridmodellel Varga Zoltán SZIE GSZDI PhD hallgató 2014 november

Mesterséges Intelligencia 1. A nem informált keresés szisztematikusan új állapotokat generálnak, és összehasonlítják azokat a célállapottal. Ezek a stratégiák.

Genetikus algoritmusok

Informatikai Rendszerek Tervezése 5. Előadás: Genetikus algoritmusok Illyés László Sapientia - Erdélyi Magyar TudományEgyetem (EMTE) Csíkszereda IRT.-5.

Menetrend optimalizálása genetikus algoritmussal

Mohó algoritmusok Szlávi Péter ELTE IK

 A matematikai statisztika a természet és társadalom tömeges jelenségeit tanulmányozza.  Azokat a jelenségeket, amelyek egyszerre nagyszámú azonos tipusú.

Diszjunkt halmazok adatszerkezete A diszjunkt halmaz adatszerkezet diszjunkt dinamikus halmazok S={S 1,…,S n } halmaza. Egy halmazt egy képviselője azonosít.

Edényrendezés Név: Pókó Róbert Neptun: OYJPVP. Példa RADIX „előre” algoritmusra d=3 hosszú bináris számokra (r=2) Ekkor egy tömbbel meg lehet oldani a.

Automatikus fizikai tervezési javaslatok XML adatbázisokhoz Balogh Bernadett Kresz Marcell Cseh Tamás.

Lekérdezések feldolgozása és optimalizálása. Haladó adatbázisokLekérdezések feldolgozása és optimalizálása2 Definíciók Lekérdezés feldolgozása –lekérdezés.

Algoritmus DAG = irányított körmentes gráf. Először ezt a tulajdonságot ellenőrizzük (mélységi bejárással), aztán rendezzük: Q: Sor adatszerkezet, kezdetben.

1  BME Híradástechnikai Tsz komhal20.ppt Kommunikációs hálózatok tervezése 20. előadás Izsó Tamás Híradástechnikai tanszék 2000 Budapesti Műszaki.

Optimalizáció. Zérushelyek Differenciál- és integrálkifejezést nem tartalmazó egyenlőségek vátozóinak olyan értékét (vagy olyan értékeit) keressük,

Genetikus algoritmusok

Mesterséges intelligencia

Nem módosítható keresések

Új kapukat nyit az IoT a parkolóházak digitalizálásánál

Előadás másolata:

Optimális részhalmaz keresése Keresési tér

0,0,0,0 1,0,0,0 0,1,0,0 0,0,1,0 0,0,0,10,0,1,1 1,1,0,0 1,0,1,0 0,1,1,0 1,1,1,0 1,0,1,1 0,1,1,1 1,1,1,11,1,0,1 1,0,0,1 0,1,0,1

Hegymászó algoritmus

0,0,0,0 1,0,0,0 0,1,0,0 0,0,1,0 0,0,0,10,0,1,1 1,1,0,0 1,0,1,0 0,1,1,0 1,1,1,0 1,0,1,1 0,1,1,1 1,1,1,11,1,0,1 1,0,0,1 0,1,0,1 0

0,0,0,0 1,0,0,0 0,1,0,0 0,0,1,0 0,0,0,10,0,1,1 1,1,0,0 1,0,1,0 0,1,1,0 1,1,1,0 1,0,1,1 0,1,1,1 1,1,1,11,1,0,1 1,0,0,1 0,1,0,

0,0,0,0 1,0,0,0 0,1,0,0 0,0,1,0 0,0,0,10,0,1,1 1,1,0,0 1,0,1,0 0,1,1,0 1,1,1,0 1,0,1,1 0,1,1,1 1,1,1,11,1,0,1 1,0,0,1 0,1,0,

0,0,0,0 1,0,0,0 0,1,0,0 0,0,1,0 0,0,0,10,0,1,1 1,1,0,0 1,0,1,0 0,1,1,0 1,1,1,0 1,0,1,1 0,1,1,1 1,1,1,11,1,0,1 1,0,0,1 0,1,0,

0,0,0,0 1,0,0,0 0,1,0,0 0,0,1,0 0,0,0,10,0,1,1 1,1,0,0 1,0,1,0 0,1,1,0 1,1,1,0 1,0,1,1 0,1,1,1 1,1,1,11,1,0,1 1,0,0,1 0,1,0,

0,0,0,0 1,0,0,0 0,1,0,0 0,0,1,0 0,0,0,10,0,1,1 1,1,0,0 1,0,1,0 0,1,1,0 1,1,1,0 1,0,1,1 0,1,1,1 1,1,1,11,1,0,1 1,0,0,1 0,1,0,

Újraindítás

0,0,0,0 1,0,0,0 0,1,0,0 0,0,1,0 0,0,0,10,0,1,1 1,1,0,0 1,0,1,0 0,1,1,0 1,1,1,0 1,0,1,1 0,1,1,1 1,1,1,11,1,0,1 1,0,0,1 0,1,0,1 6

0,0,0,0 1,0,0,0 0,1,0,0 0,0,1,0 0,0,0,10,0,1,1 1,1,0,0 1,0,1,0 0,1,1,0 1,1,1,0 1,0,1,1 0,1,1,1 1,1,1,11,1,0,1 1,0,0,1 0,1,0,

Szimulált hűtés

0,0,0,0 1,0,0,0 0,1,0,0 0,0,1,0 0,0,0,10,0,1,1 1,1,0,0 1,0,1,0 0,1,1,0 1,1,1,0 1,0,1,1 0,1,1,1 1,1,1,11,1,0,1 1,0,0,1 0,1,0,1 03

0,0,0,0 1,0,0,0 0,1,0,0 0,0,1,0 0,0,0,10,0,1,1 1,1,0,0 1,0,1,0 0,1,1,0 1,1,1,0 1,0,1,1 0,1,1,1 1,1,1,11,1,0,1 1,0,0,1 0,1,0,1 03 5

0,0,0,0 1,0,0,0 0,1,0,0 0,0,1,0 0,0,0,10,0,1,1 1,1,0,0 1,0,1,0 0,1,1,0 1,1,1,0 1,0,1,1 0,1,1,1 1,1,1,11,1,0,1 1,0,0,1 0,1,0,

0,0,0,0 1,0,0,0 0,1,0,0 0,0,1,0 0,0,0,10,0,1,1 1,1,0,0 1,0,1,0 0,1,1,0 1,1,1,0 1,0,1,1 0,1,1,1 1,1,1,11,1,0,1 1,0,0,1 0,1,0,

0,0,0,0 1,0,0,0 0,1,0,0 0,0,1,0 0,0,0,10,0,1,1 1,1,0,0 1,0,1,0 0,1,1,0 1,1,1,0 1,0,1,1 0,1,1,1 1,1,1,11,1,0,1 1,0,0,1 0,1,0,

0,0,0,0 1,0,0,0 0,1,0,0 0,0,1,0 0,0,0,10,0,1,1 1,1,0,0 1,0,1,0 0,1,1,0 1,1,1,0 1,0,1,1 0,1,1,1 1,1,1,11,1,0,1 1,0,0,1 0,1,0,

0,0,0,0 1,0,0,0 0,1,0,0 0,0,1,0 0,0,0,10,0,1,1 1,1,0,0 1,0,1,0 0,1,1,0 1,1,1,0 1,0,1,1 0,1,1,1 1,1,1,11,1,0,1 1,0,0,1 0,1,0,

0,0,0,0 1,0,0,0 0,1,0,0 0,0,1,0 0,0,0,10,0,1,1 1,1,0,0 1,0,1,0 0,1,1,0 1,1,1,0 1,0,1,1 0,1,1,1 1,1,1,11,1,0,1 1,0,0,1 0,1,0,

0,0,0,0 1,0,0,0 0,1,0,0 0,0,1,0 0,0,0,10,0,1,1 1,1,0,0 1,0,1,0 0,1,1,0 1,1,1,0 1,0,1,1 0,1,1,1 1,1,1,11,1,0,1 1,0,0,1 0,1,0,

Evolúciós algoritmusok kezdeti populáció repeat until megállási feltétel új egyedek származtatása kereszteződéssel és mutációval és új egyedek kiértékelése legjobb egyedek kiválasztása

Evolúciós algoritmusok kezdeti populáció repeat until megállási feltétel új egyedek származtatása kereszteződéssel és mutációval és új egyedek kiértékelése legjobb egyedek kiválasztása

0,0,0,0 1,0,0,0 0,1,0,0 0,0,1,0 0,0,0,10,0,1,1 1,1,0,0 1,0,1,0 0,1,1,0 1,1,1,0 1,0,1,1 0,1,1,1 1,1,1,11,1,0,1 1,0,0,1 0,1,0,

kereszteződés: 1,0,1,00,1,0,1 1,0,1,10,1,0,0

0,0,0,0 1,0,0,0 0,1,0,0 0,0,1,0 0,0,0,10,0,1,1 1,1,0,0 1,0,1,0 0,1,1,0 1,1,1,0 1,0,1,1 0,1,1,1 1,1,1,11,1,0,1 1,0,0,1 0,1,0,

0,0,0,0 1,0,0,0 0,1,0,0 0,0,1,0 0,0,0,10,0,1,1 1,1,0,0 1,0,1,0 0,1,1,0 1,1,1,0 1,0,1,1 0,1,1,1 1,1,1,11,1,0,1 1,0,0,1 0,1,0,

0,0,0,0 1,0,0,0 0,1,0,0 0,0,1,0 0,0,0,10,0,1,1 1,1,0,0 1,0,1,0 0,1,1,0 1,1,1,0 1,0,1,1 0,1,1,1 1,1,1,11,1,0,1 1,0,0,1 0,1,0,