Yapay Zeka Temelli Optimizasyon
Matlab ve Python Uygulamalarıyla
2. Baskı,
Haziran 2025
Kitabın Detayları
Dili:
Türkçe
Ebat:
16x24
Sayfa Sayısı:
302
Kitabın Fiyatı:
330,00₺
24 saat içerisinde temin edilir.
Diğer Baskılar
1. baskı
Eylül 2024
325,00₺
325,00₺ (%0)
1.
Eylül 2024
325,00₺
325,00₺ (%0)
Kitabın Açıklaması
Kitap, gördüğü yoğun ilgi sonucunda ek baskılar yapmış olup, 2025 yılında güncellenmiş ve ikinci baskısını gerçekleştirmiştir. İkinci baskıda gerekli güncelleştirmeler ve eklemeler yapılmıştır.
Kitap, uzun yıllardır üniversitelerde "Optimizasyon Teknikleri", "Yöneylem Araştırması", "İstatistik", "Stokastik Süreçler" vb. dersleri anlatan yazarların notlarından, ders anlatımı esnasında öğrencilerinden gelen sorulardan ve mesleki tecrübelerinden oluşmaktadır. Optimizasyon yöntemlerinin temellerini teori, uygulama ve bilgisayar uygulamaları ile ele alan bu kitap, 5 bölümden oluşmakta ve optimizasyon, doğrusal olmayan programlama, sayısal yöntemler ve matematiksel programlama alanlarında hem yeni başlayanlar hem de ileri düzeydeki öğrencilerin kullanımına yönelik olarak hazırlanmıştır.
Konuların teorik altyapısının yanı sıra kapsadığı problem türleri ve çözüm yaklaşımları, örneklerle anlatılmıştır. Konular, çok sayıda örnekle desteklenmiş, çözümler Matlab ve Python dillerinde de elde edilmiştir. Temel düzeyde matematik bilgisiyle her öğrencinin anlayabileceği ve takip edebileceği bir dille yazılmıştır. Kitapta anlatılan konuların daha iyi anlaşılması için 79 çözümlü örnek soru ve 100 çalışma sorusuna yer verilmiştir.
İnsanoğlu, Dünya'da var olduğundan beri karşı karşıya kaldığı her durumda seçimler yapmak zorunda kalmış, söz konusu seçimleri yaparken optimizasyondan, yani en iyiyi bulma çabasından doğrudan ya da dolaylı olarak yararlanmıştır. "Karacaoğlan der ki söyle sözünü, Hakka teslim eyle kendi özünü, El içinde karalama yüzünü, Yolun doğrusunu buldun mu gönül." Ne mutlu optimal çözümü bulana, bulduğunun global (mutlak) olduğundan emin olana…
Kitabın Konu Başlıkları
Optimizasyon – Temel Tanım ve Kavramlar
Modelleme
Tek Değişkenli Kısıtsız Optimizasyon
Newton–Raphson Yöntemi
İki Simetrik Nokta Araması
Altın Oranı Araması
Çok Değişkenli Kısıtsız Optimizasyon
İniş Algoritması
Çok Boyutlu Newton Yöntemi
Nelder–Mead Simpleks Yöntemi
Kısıtlı Optimizasyon
Lagrange Çarpanları Yöntemi
Kuhn–Tucker Yöntemi
Kareli Programlama
Kitapla İlgili Kategoriler
Yorumlar
Kitabın İçindekileri
İkinci Baskıya Önsöz
5
Önsöz
7
1. BÖLÜM
TEMEL BİLGİLER
1.1. Matris Cebiri
17
1.1.1. Matris Tanımı
17
1.1.2. Matris İşlemleri
18
1.1.3. Matris Türleri ve Özellikleri
20
1.1.4. Matrisin Minör, Kofaktör ve Determinantı
23
1.1.5. Matris Tersi
25
1.1.6. Özdeğer ve Özvektörler
28
1.1.7. Matrisin Başlıca Esas Minörleri ve Esas Minörleri
29
1.1.8. Matris Tanımlılığı
30
1.1.9. Matris Rankı
35
1.1.10. Doğrusal Denklem Sistemleri ve Matris ile Gösterimleri
36
1.1.10.1. Doğrusal Denklemlerin Çözümünde Matris Kullanımı
37
1.1.11. Vektör Normu
38
1.2. Geometrik Kavramlar
38
1.2.1. Nokta
38
1.2.2. Doğru ve Doğru Parçası
38
1.2.3. Hiperdüzlem ve Yarı Uzay
38
1.3. Matematiksel Analiz Kavramları
38
1.3.1. Komşuluk
39
1.3.2. Fonksiyon
39
1.3.3. Limit
40
1.3.4. Süreklilik
41
Bolzano teoremi
42
Ara değer teoremi
42
1.3.5. Türev
42
1.3.6. Taylor Serisi
44
1.3.7. Kısmi Türev
45
1.3.8. Gradyan
45
Örnek 1.1.
46
1.3.9. Çok Değişkenli Fonksiyonlar İçin Taylor Serisi
47
1.3.10. Hessian Matrisi
47
Örnek 1.2.
48
1.3.11. Konveks ve Konkav Küme
48
1.3.12. Konveks ve Konkav Fonksiyon
49
Örnek 1.3.
51
Örnek 1.4.
52
Örnek 1.5.
54
Örnek 1.6.
54
Örnek 1.7.
55
Örnek 1.8.
55
Örnek 1.9.
56
Örnek 1.10.
59
Örnek 1.11.
61
Örnek 1.12.
62
Örnek 1.13.
63
1.3.13. Karesel Form
63
Örnek 1.14.
64
Çalışma Soruları
64
2. BÖLÜM
OPTİMİZASYON TARİHÇE VE TEMEL KAVRAMLAR
2.1. Optimizasyonun Tarihçesi
67
2.2. Optimizasyon Modeli ile İlgili Temel Kavramlar
69
2.2.1. Amaç Fonksiyonu
70
2.2.2. Değişkenler
70
2.2.3. Kısıtlar
71
2.2.4. Optimizasyon Modeli
72
2.2.5. Uygun Çözüm Bölgesi
72
2.2.6. Uygun Olmayan Çözüm
72
2.2.7. Komşuluk ve Yerel Ekstremum
72
2.2.8. Optimal Çözüm
73
2.3. Model Örnekleri
73
Örnek 2.1.
73
Örnek 2.2.
75
Örnek 2.3.
76
Örnek 2.4.
77
Örnek 2.5.
77
Örnek 2.6.
79
Çalışma Soruları
80
3. BÖLÜM
TEK DEĞİŞKENLİ KISITSIZ OPTİMİZASYON
3.1. Türeve Dayalı Çözüm Yöntemi
81
3.1.1. Yerel Ekstremum İçin Gerek Şart (Fermat Teoremi)
82
3.1.2. Yerel Ekstremum İçin Yeter Şart
85
Örnek 3.1.
87
Örnek 3.2.
88
Örnek 3.3.
90
Örnek 3.4.
92
Örnek 3.5.
94
Örnek 3.6.
95
Örnek 3.7.
98
3.2. Türeve Dayalı Sayısal Çözüm Yöntemleri
99
3.2.1. Newton Yöntemi
100
Örnek 3.8.
103
Örnek 3.9.
106
Örnek 3.10.
109
3.3. Türevden Bağımsız Çözüm Yöntemleri
112
3.3.1. Tek Modlu Fonksiyon
113
3.3.2. Sınırlandırılmamış Arama (Aralık)
114
Sabit Adımlı Arama
114
Örnek 3.11.
117
Örnek 3.12.
119
Artmalı Adım Araması
120
Örnek 3.13.
121
Örnek 3.14.
123
3.3.3. Tam Arama
124
Örnek 3.15.
127
3.3.4. İki Simetrik Nokta Araması
128
Örnek 3.16.
130
Örnek 3.17.
134
3.3.5. Üç Nokta Araması
138
Örnek 3.18.
140
3.3.6. Altın Oranı Araması
144
Örnek 3.19.
146
Örnek 3.20.
150
Çalışma Soruları
154
4. BÖLÜM
ÇOK DEĞİŞKENLİ KISITSIZ OPTİMİZASYON
4.1. Türeve Dayalı Çözüm Yöntemi
157
4.1.1. Teorem (Yerel Ekstremum İçin Gerek Şart)
157
4.1.2. Teorem (Yerel Ekstremum İçin Yeter Şart)
157
Örnek 4.1.
158
Örnek 4.2.
161
Örnek 4.3.
162
Örnek 4.4.
165
Örnek 4.5.
167
Örnek 4.6.
169
Örnek 4.7.
170
Örnek 4.8.
174
Örnek 4.9.
176
Örnek 4.10.
177
Örnek 4.11.
179
Örnek 4.12.
181
Örnek 4.13.
185
4.2. Türeve Dayalı Sayısal Çözüm Yöntemleri
188
4.2.1. Dik İniş Yöntemi
188
Örnek 4.14.
190
Örnek 4.15.
194
Örnek 4.16.
198
Örnek 4.17.
201
4.2.2. Newton Yöntemi
205
Örnek 4.18.
206
Örnek 4.19.
209
Örnek 4.20.
212
Örnek 4.21.
216
4.3. Türevden Bağımsız Çözüm Yöntemleri
218
4.3.1. Nelder–Mead Simpleks Yöntemi
218
Örnek 4.22.
223
Örnek 4.23.
227
Çalışma Soruları
231
5. BÖLÜM
KISITLI OPTİMİZASYON
5.1. Eşitlik Kısıtlı Optimizasyon
233
Örnek 5.1.
233
5.1.1. Yerine Koyma Yöntemi
234
Örnek 5.2.
234
Örnek 5.3.
236
Örnek 5.4.
237
5.1.2. Lagrange Çarpanları Yöntemi
240
Teorem (Yerel Ekstremum İçin Gerek Şart)
240
Teorem (Yerel Ekstremum İçin Yeter Şart)
241
Örnek 5.5.
242
Örnek 5.6.
245
Örnek 5.7.
249
Örnek 5.8.
252
5.2. Eşitsizlik Kısıtlı Optimizasyon
256
5.2.1. Kuhn–Tucker Yöntemi
256
Örnek 5.9.
259
Örnek 5.10.
264
Örnek 5.11.
267
Örnek 5.12.
271
Örnek 5.13.
275
Örnek 5.14.
279
Örnek 5.15.
282
5.2.2. Kareli Programlama
286
Örnek 5.16.
289
Çalışma Soruları
294
Kaynakça
301
Kitabın Fiyatı:
330,00₺
24 saat içerisinde temin edilir.
Bu kitaplar da ilginizi çekebilir
İstatistiksel Kalite Kontrolü ve Tasarımı
Burak Birgören
Betimsel İstatistik
Nuran Bayram Arlı
İstatistik – 2
Necati Alp Erilli
Örnekleme Yöntemlerine Giriş
Yaprak Arzu Özdemir, Sinem Tuğba Şahin Tekin, A. Alpte
Hakkımızda
|
Uluslararası Yayınevi Belgesi|
Kaynakça Dosyası|
Kişisel Verilerin Korunması |
Üyelik|
Siparişlerim|
İade Politikası|
İletişim