Karınca Kolonisi Algoritması – Ödev Hazırlatma – Proje Yaptırma – Tez Yaptırma Fiyatları – Sunum Örnekleri – Ücretli Ödev Yaptırma – Ödev Yaptırma Ücretleri
SEATTLE ÖRNEĞİ
MAI ve DTÖ-Seattle davasının, birçok STK’nın, OECD’de yatırım kurallarını müzakere etmeye yönelik başarısız girişimin, birkaç güçlü aktörün kendi yolunu bulsa, basitçe DTÖ’ye göç edeceği endişesiyle doğrudan bağlantıları vardır. Aynı zamanda hem STK’lar hem de hükümetler ve DTÖ gibi kuruluşlar tarafından BİT’lerin gücü ve potansiyeli hakkında öğrenilen derslerle bağlantılıdır.
Ancak, küreselleşme sürecindeki DTÖ ile ilgili endişelerin, ticaret müzakerelerinin daha önceki turlarında da kökleri vardır. Son ve en önemlisi Uruguay Turuydu. 1995 yılında DTÖ’yü kurdu ve üyelerine daha sonraki müzakereler için yerleşik yetkilerle birlikte hizmetler ve tarım olmak üzere iki kilit mesele bıraktı.
Gündemde tarımın varlığı göz önüne alındığında, Seattle’da toplanan DTÖ üyeleri arasında ciddi bir çatışma olasılığı zaten çok yüksekti. Ayrıca, şu anda, geçişteki ekonomilerle birlikte, gelişmiş ülke üyelerinden çok daha fazla sayıda olan birçok gelişmekte olan ülkede gerçek bir hoşnutsuzluk olduğuna dair kanıtlar da vardı.
Bu gelişmekte olan ülkelerin çoğu, Uruguay Turu’nun bir sonucu olarak, gelişmiş ekonomilerde malları için pazara erişimin iyileştirilmesinde çok az gerçek sonuç karşılığında yeni ve zahmetli yükümlülükler üstlenmişti.
MAI’ye karşı 18 aylık muhalefet kampanyasının bir sonucu olarak STK’lar zaten örgütlenmişti. Ancak DTÖ kampanyası, hem ülkeler, sorunlar hem de dahil olan örgüt türleri açısından kapsam olarak daha da genişti. Muhaliflerin hazırlıkları Seattle toplantısından bir yıldan fazla bir süre önce devam ediyordu ve toplantı yeri olarak şehir seçildikten sonra vites yükseltildi.
MAI karşıtı kampanyadan önemli bir fark, bu kampanyanın toplantı mekanını, muhalefetin halka açık bir gösterimi için bir alan olarak kullanmaya çalışmasıydı. Protestolar ve doğrudan eylem, toplantının kendisini bozmak ve bir müzakere turunun başlamasını durdurmak için tasarlandı.
DTÖ BAKANLIĞI VE İNTERNET
İnternet bu kampanyada nasıl bir rol oynadı? İnternetin rolü üç yönü içeriyordu: örgütleme, eğitme ve harekete geçirme. İnternet, binlerce grup ve bireyin faaliyetlerini koordine etme ve organize etmede paha biçilmez olduğunu kanıtladı.
Halkın eğitimi açısından ayrıntılı analizler ve araştırmalar dünya çapında dağıtıldı. Seferberlik ile ilgili olarak, birçok Kuzey Amerikalı kuruluş sitelerini vatandaşları Seattle’a gelmeye teşvik etmek ve çağırmak için kullandı.
Sitelere ilişkin ikinci analizlerinde, yazarlar 40 arama motoru kullandılar ve DTÖ’nün Seattle turuna özgü malzeme içeren 4.089 Web sitesi belirlediler. Bu sitelerden 513’ü incelemek ve sınıflandırmak için seçilmiştir.
Tablo 3’ün gösterdiği gibi, Web’i kullananlar geniş bir sivil toplum yelpazesini içeriyordu. Bununla birlikte, hükümetlerin önemli varlığı, onların da ne ölçüde önemli dersler aldıklarını ve mesajlarını iletmek için internete döndüklerini yansıtıyordu.
Yazarlar ayrıca sitelerin menşe açısından dağılımına da baktılar. Çarpıcı olan, sitelerin dünyanın hemen hemen her bölgesini içermesidir. Kuzey hala ABD’de çoğunluktaydı.
Şaşırtıcı olmayan bir şekilde, çoğu site DTÖ ve Seattle ev sahibi kuruluşa, Bakanlık, STK kaydı, programlar, konut ve şehir hakkında bilgi için kilit yer olan bağlantılar içeriyordu. Kamuoyu yoklamalarına göre kampanya, DTÖ hakkında kamuoyunun bilinçlendirilmesinde de etkili oldu.
Karınca Kolonisi Algoritması örnek
Karınca kolonisi Algoritması makale
Karınca kolonisi Algoritması Python
Karınca Kolonisi Algoritması MATLAB kodu
Karınca Kolonisi Algoritması C
Karınca Kolonisi Algoritması ile gezgin satıcı Probleminin Çözümü
Karınca Kolonisi Algoritması ppt
Karınca Kolonisi parametreleri
Bununla birlikte, Seattle’ı bir fiyaskoya dönüştürmek için yalnızca sivil toplum kampanyasının pay sahibi olup olmayacağı tartışmalıdır. Üye devletler arasındaki tarım gibi kilit konulardaki farklılıklar ve birçok gelişmekte olan ülkenin Uruguay turunun uygulanmasından duyduğu hoşnutsuzluk da önemli katkı sağlayan faktörlerdi.
MAI’ye karşı harekete geçmek için internet kullanımının ve Seattle’daki yeni bir ticaret müzakereleri turunun bu incelemesi, küresel bir sivil toplumun büyümesinin yurttaşlığı küresel ve yerel olarak geliştirme potansiyeline sahip olduğunu gösteriyor.
Özellikle çarpıcı olan şey, İnternet kullanımının şu anda kimlerin katılabileceği konusunda oyun alanını ne ölçüde düzleştirdiği ve kamuoyundaki tartışmaları devlet kurumları ve ticari kuruluşlardan uzaklaştırdığıdır.
Açıkça, sivil toplum örgütleri özellikle yatay iletişimde ustalaştılar ve böylece geleneksel ekonomik, yayın medyası ve siyasi hiyerarşilerin sahip olduğu bilgi tekelini aşındırdılar. Gerçekten de, bilgiyi hızlı bir şekilde duyurma ve yayma yeteneği, kapalı, gizli ticaret müzakerelerini imkansız değilse de zorlaştırdı.
Sonuç
İnternet kullanımı vatandaşlık potansiyelini birçok açıdan artırırken, görüşülen kişiler internetin sınırlarının tamamen farkındaydı. Dijital bir bölünme var. Sağlanan tüm bilgiler iyi, doğru veya zamanında değildir. Genellikle çok fazla bilgi vardır ve hepsini analiz etmek ve yanıtlamak imkansızdır.
Ayrıca, İnternet üzerindeki iletişim genellikle aşırı ve tartışmaya teğettir. Net, o halde, küresel bir çağda vatandaşlığı rahatsız eden her şey için her derde deva değil. Bununla birlikte, onu geliştirme ve zenginleştirme potansiyeline sahiptir.
Karınca Kolonisi Algoritması ile Sınıflandırma Kuralı Keşfi
Karınca kolonisi optimizasyonu (ACO), doğal karıncaların davranışlarından esinlenen nispeten yeni bir hesaplamalı zeka paradigmasıdır. Karıncaların ilgimizi çeken doğal davranışları şu şekildedir.
Karıncalar genellikle bir besin kaynağı ile koloninin yuvası arasındaki en kısa yolu görsel bilgi kullanmadan bulurlar. Karıncalar, hangi yolun izlenmesi gerektiği konusunda bilgi alışverişinde bulunmak için feromon adı verilen kimyasal bir madde aracılığıyla birbirleriyle iletişim kurarlar.
Karıncalar hareket ettikçe yere belirli bir miktar feromon düşer ve bir feromon izi oluşur. Belirli bir izi ne kadar çok karınca takip ederse, o iz diğer karıncalar tarafından o kadar çekici hale gelir. Bu süreç, bir karıncanın bir yol seçme olasılığının, o yoldan geçmiş karıncaların sayısıyla orantılı olduğu bir pozitif geri besleme döngüsü içerir.
Bu nedenle, tek tek karıncalar, çok basit kuralları izleyerek, karınca kolonisinin daha yüksek seviyesindeki karmaşık bir soruna bir çözüm bulmak için akıllı bir davranış üretmek için etkileşime girerler. Başka bir deyişle, zeka ortaya çıkan bir fenomendir; yani “bütün, parçaların toplamından daha fazladır”.
Bu makalede, veri madenciliğinde sınıflandırma kurallarını keşfetmek için bir ACO algoritması olan Ant-Miner’a genel bir bakış sunuyoruz. Özünde, sınıflandırma görevinde, çıkarılmakta olan verilerin her bir durumu (kayıt) iki bölümden oluşur: değeri tahmin edilecek olan bir hedef niteliği ve bir dizi tahmin edici nitelik. Amaç, o durum için öngörücü niteliklerin değerleri verilen bir durum için hedef niteliğinin değerini tahmin etmektir.
Bildiğimiz kadarıyla, sınıflandırma kurallarını keşfetmek için ACO algoritmalarının kullanımı çok az araştırılmış bir araştırma alanıdır. Kümelemenin veri madenciliği görevi için geliştirilmiş başka karınca algoritmaları da vardır, örneğin bkz. Monmarché, ancak bu görev, bu makalede ele alınan sınıflandırma görevinden çok farklıdır.
Ant-Miner’ın, diğer veri madenciliği görevlerini çözmek yerine, özellikle sınıflandırma kurallarını keşfetmek için tasarlandığını unutmayın.
Diğer araştırma alanlarında, ACO algoritmalarının zor gerçek dünya problemlerine etkili çözümler ürettiği gösterilmiştir. Diğer birçok ACO algoritması hakkında ayrıntılı bir inceleme (birçok farklı türde sorunu çözmek için tasarlanmıştır) ve performansları hakkında bir tartışma bulunabilir.
ACO uygulamasının tipik bir örneği, yapay karıncaların ağ düğümlerinde “sanal feromon” (bilgi) biriktirdiği ağ trafiği yönlendirmesidir. Özünde, her bir düğümde biriken feromon miktarı, o düğümdeki trafik sıkışıklığı ile ters orantılıdır. Bu, sıkışık olmayan alanlardan geçen yolları güçlendirir. Hem British Telecom hem de France Telecom, telefon şebekelerinde ACO’nun bu uygulamasını araştırdı.
Karınca Kolonisi Algoritması C Karınca Kolonisi Algoritması ile gezgin satıcı Probleminin Çözümü Karınca kolonisi Algoritması makale Karınca Kolonisi Algoritması MATLAB kodu Karınca Kolonisi Algoritması örnek Karınca Kolonisi Algoritması ppt Karınca kolonisi Algoritması Python Karınca Kolonisi parametreleri