www.aliosmangokcan.com

Matlab Optimizasyon Toolbox ™, kısıtlamaları karşılarken hedefleri en aza indiren veya en üst düzeye çıkaran parametreleri bulmak için çeşitli fonksyionlar barındırır. Matlab optimtool toolbox ile optimizasyon probleminizi fonksiyonlar ve matrislerle veya temel matematiği yansıtan değişken ifadeler belirleyerek tanımlayabilirsiniz.

Optimtool araç kutusu çözümleri arasında; doğrusal programlama (LP), karma tamsayılı doğrusal programlama (MILP), ikinci dereceli programlama (QP), doğrusal olmayan programlama (NLP), kısıtlı doğrusal en küçük kareler, doğrusal olmayan en küçük kareler ve doğrusal olmayan denklemler yer almaktadır. Araç kutusu çözücüleri, sürekli ve ayrık sorunlara en uygun çözümleri bulmak, takas analizleri yapmak ve optimizasyon yöntemlerini algoritmalara ve uygulamalara dahil etmek için kullanabilirsiniz. Araç kutusu, parametre tahmini, bileşen seçimi ve parametre ayarlama dahil tasarım optimizasyon görevlerini gerçekleştirmenizi sağlar. Portföy optimizasyonu, kaynak tahsisi ve üretim planlama ve çizelgeleme gibi uygulamalarda en uygun çözümleri bulmak için kullanılabilir[Kaynak:mathworks).

Bu çalışmada Matlab Optimtool kullanarak verilen minimize problemi genetik algoritma ile çözülmüştür.

 

1.AMAÇ FONKSİYONU VE KISITLARIN MATLAB’DA YAZILMASI

Matlab programında New menüsü altındaki Function seçeneği seçildikten sonra amaç fonksiyonu için aşağıdaki kodlar yazılmış ve odevim.m şeklinde kaydedilmiştir.

Kısıtlar için yeni bir sayfa açılıp aşağıdaki kodlar yazılarak odevim_kisit.m şeklinde kaydedilmiştir.

 

2.OPTIMTOOL UYGULAMASI VE SONUÇ

Matlab komut satırına “optimtool” yazılıp uygulama açıldığında karşımıza Şekil 1’de yer alan ekran gelmektedir. Ayarlar ve sonuçlar bu ekrandan takip edilmektedir.

Şekil 1: Matlab Optimtool Ekranı

Uygulama basamakları şu şekildedir:

  1. Şekil 1’deki Solver kısmından uygulamamız için kullanılacak GA – Genetic Algorithm algoritması seçilmiştir.
  2. Fitness Function alanına amaç fonksiyon dosyası @odevim şeklinde yazılmıştır
  3. X(1) ve x(2) değişkenlerimizden dolayı “number of variable” kısmına 2 yazılmıştır.
  4. Minimize işlemi aralığı olarak alt değer -50, üst değer olarak 50 girilmiştir.
  5. Nonlinear cosntraint function alanına @odevim_kisit şeklinde kısıt dosyasının adı yazılmıştır.Diğer ayarlar varsayılan değerlerinde bırakılıp Start butonuna basarak algoritma çalıştırılmıştır.

 

'matlab optimtool toolbox', 'matlab optimtool toolbox örnek', 'matlab genetik algoritma örnek', 'matlab optimtool toolbox örneği', 'matlab ile genetik algoritma', 'matlab genetik algoritma örnekleri', 'matlab optimtool örneği', ysa, matlab, 'matlab ysa', 'yapay sinir ağları', 'ysa ile tahmin', 'matlab optimtool', 'optimtool toolbox genetik algoritma', 'matlab optimtool minimize problem örneği', 'matlab ysa uygulamaları', 'optimtool genetik algoritma uygulaması', 'artificial neural networks', 'matlab optimtool ysa uygulaması', 'matlab uygulamaları', 'ysa uygulamaları', 'yapay sinir ağı uygulamaları', 'Ali Osman Gökcan', 'Ali Osman Hoca', 'Ali Osman','ali osman matlab', 'optimtool ile regresyon', 'optimtool toolbox regression', 'matlab optimtool example', 'ali osman gökcan matlab', 'matlab Genetic Algorithm', 'Genetic Algorithm example', 'Genetic Algorithm sample'

 

 --->>>MAtlab Fuzzy Logic Toolbox ile Tahmin Örneği için TIKLAYINIZ <<<---

 --->>>MAtlab Nntool Toolbox ile Regresyon Örneği için TIKLAYINIZ <<<---

 --->>>C++ ile Geri Yayılım Algoritması Örneği için TIKLAYINIZ <<<---

 --->>>C++ ile Makine Öğrenmesi KNN algoritması Örneği için TIKLAYINIZ <<<---