WorksheetsUntitled Quiz
Total questions: 120
Worksheet time: 3600secs
Bir kontrol kolu (control arm) tasarımında amaç, kütleyi minimize etmek; kısıtlar ise maksimum gerilme ve maksimum yer değiştirme sınırlarını sağlamaktır. Tasarım değişkenleri kesit kalınlığı ve bazı geometrik boyutlardır. Bu problem aşağıdakilerden hangisi olarak en doğru sınıflandırılır?
Kısıtlı çok amaçlı - ayrık
Kısıtsız - tek amaçlı
Kısıtlı - tek amaçlı - sürekli
Kısıtsız - çok amaçlı
Doğrusal - ayrık
Amaç fonksiyonunun analitik türevi elde edilemeyen, değerlendirmesi yalnızca sayısal simülasyonla yapılan ve çok sayıda yerel optimum içeren bir problem için metasezgisel yöntemlerin tercih edilmesinin temel gerekçesi aşağıdakilerden hangisidir?
Global optimumu garanti etmeleri
Tek iterasyonda çözüm üretmeleri
Kısıtları otomatik olarak sağlamaları
Türev bilgisine ihtiyaç duymadan karmaşık arama uzaylarında etkin arama yapabilmeleri
Sadece doğrusal problemler için uygun olmaları
Bir optimizasyon modelinde maliyet amaç fonksiyonu olarak seçilmiş; titreşim frekansı ve yer değiştirme sınırları kısıt olarak tanımlanmıştır. Aşağıdakilerden hangisi modelleme açısından dikkat edilmesi gereken en kritik noktadır?
Kısıtların fiziksel karşılığı olması
Kısıtların uygun biçimde ölçeklenmesi ve normalize edilmesi
Amaç fonksiyonunun tek skaler olması
Kısıt sayısının ikiden fazla olması
Tasarım değişkenlerinin sayısı
Bir metasezgisel algoritmanın arama sürecinde çeşitlilik hızla azalıyor ve çözümler erken safhada birbirine benzemeye başlıyorsa bu durum en çok hangi kavramla ifade edilir?
Erken yakınsama (premature convergence)
Aşırı keşif
Konvekslik
Pareto baskınlığı
Deterministik çözüm
Kısıtlı optimizasyon problemlerinde kullanılan ceza fonksiyonları için aşağıdaki ifadelerden hangisi bilimsel olarak en doğrudur?
Ceza katsayısı büyüdükçe kısıt ihlali daha az cezalandırılır
Ceza katsayısı büyüdükçe kısıt ihlali daha fazla cezalandırılır
Ceza fonksiyonu her zaman fizibiliteyi garanti eder
Ceza yöntemi yalnızca ayrık problemler için uygundur
Ceza fonksiyonu problemi mutlaka doğrusal yapar
Her iterasyonda yalnızca tek bir çözüm üzerinde çalışarak, komşuluk hareketleriyle ilerleyen algoritmalar aşağıdaki sınıflardan hangisine girer?
Popülasyon tabanlı yöntemler
Kesin (exact) yöntemler
Tekil çözüm / yörünge tabanlı yöntemler
Çok amaçlı Pareto yöntemleri
Doğrusal programlama
Bir üretim hattında çevrim süresinin ve enerji tüketiminin azaltılması, kalite göstergesinin ise artırılması hedeflenmektedir. Bu durumda problem en uygun şekilde nasıl ele alınmalıdır?
Tek amaçlı optimizasyon
Sadece doğrusal programlama
Çok amaçlı optimizasyon ve Pareto yaklaşımı
Sadece deterministik yöntemler
Sadece kısıtsız optimizasyon
Tasarım değişkenleri arasında malzeme türü (çelik, alüminyum vb.) ve civata sayısı gibi değerler bulunan bir problem aşağıdakilerden hangisi olarak sınıflandırılır?
Sürekli optimizasyon
Konveks optimizasyon
Kısıtsız optimizasyon
Ayrık (discrete) optimizasyon
Diferansiyellenebilir optimizasyon
Sezgisel ve metasezgisel yöntemlerin temel hedefi aşağıdakilerden hangisidir?
Global optimumu matematiksel olarak ispatlamak
Sadece doğrusal problemlerde çalışmak
Tüm kısıtları otomatik sağlamak
Kabul edilebilir sürede yeterince iyi çözümler elde etmek
Kapalı form çözüm üretmek
Bir optimizasyon probleminde kısıtlar sözel olarak ifade edilmişse (ör. “çok ağır olmamalı”), en doğru yaklaşım aşağıdakilerden hangisidir?
Kısıtları tamamen kaldırmak
Amaç fonksiyonunu sabitlemek
Değişken sayısını azaltmak
Rastgele arama yapmak
Kısıtları ölçülebilir matematiksel eşitsizliklere dönüştürmek
Bir optimizasyon probleminde amaç fonksiyonunun grafiği birden fazla yerel minimum içeriyorsa, farklı başlangıç noktalarından farklı sonuçlar elde edilmesi aşağıdakilerden hangisini gösterir?
Problemin doğrusal olduğunu
Problemin çok modlu (multimodal) yapıda olduğunu
Problemin kısıtsız olduğunu
Problemin ayrık olduğunu
Problemin konveks olduğunu
Bir metasezgisel algoritmada “keşif (exploration)” artırıldığında aşağıdaki sonuçlardan hangisi daha olasıdır?
Yerel iyileştirme hızının artması
Her zaman daha iyi nihai çözüm
Arama uzayında yeni bölgelerin daha fazla taranması
Kısıtların otomatik sağlanması
Algoritmanın deterministik hâle gelmesi
Bir mühendislik optimizasyon probleminde tasarım uzayının boyutu arttıkça çözümün zorlaşması aşağıdaki kavramlardan hangisiyle açıklanır?
Boyutsallık zorluğu (curse of dimensionality)
Konvekslik
Pareto baskınlığı
Normalizeasyon
Türelenebilirlik
Farklı fiziksel birimlere sahip kısıtların (MPa, mm, Hz gibi) ceza fonksiyonuna doğrudan eklenmesi aşağıdaki risklerden hangisini doğurur?
Amaç fonksiyonunun çok amaçlı hâle gelmesi
Problemin ayrık hâle gelmesi
Çözümün deterministik olması
Arama uzayının küçülmesi
Bazı kısıtların diğerlerine göre orantısız biçimde baskınlaşması
Bir metasezgisel algoritmada hem iyi çözümlerin korunması hem de yeni çözümlerin araştırılması birlikte hedefleniyorsa bu denge aşağıdaki kavram çiftiyle ifade edilir?
Gürültü - sapma
Keşif (exploration) - yoğunlaştırma/sömürü (exploitation)
Ayrık - sürekli
Konveks - doğrusal
Deterministik - stokastik
Amaç fonksiyonu sürekli olan ancak kısıtları doğrusal olmayan ve karmaşık bir uygunluk bölgesine sahip bir problemde, klasik Lagrange çarpanları yönteminin pratikte zorlanmasının temel nedeni aşağıdakilerden hangisidir?
Değişkenlerin sürekli olması
Amaç fonksiyonunun minimum aranması
Uygunluk bölgesinin karmaşık ve doğrusal olmaması
Kısıt sayısının az olması
Türev bilgisinin mevcut olması
Bir genetik algoritmada seçilim baskısının çok yüksek olması (en iyilerin sürekli seçilmesi) aşağıdaki sonuçlardan hangisine yol açabilir?
Çeşitliliğin artmasına
Global optimum garantisine
Erken yakınsama riskinin artmasına
Mutasyon etkisinin artmasına
Arama uzayının genişlemesine
Sayısal simülasyonların (FEM, CFD) çok pahalı olduğu mühendislik optimizasyonlarında en etkili yaklaşım aşağıdakilerden hangisidir?
Rastgele çok sayıda deneme yapmak
Deney tasarımı (DOE) ve metamodel kullanarak optimizasyon yapmak
Kısıtları kaldırmak
Değişken sayısını artırmak
Sadece deterministik yöntemler kullanmak
Bir optimizasyon probleminde amaç fonksiyonu ve kısıtlar aynı simülasyondan elde ediliyorsa ve simülasyon hatası (gürültü) varsa aşağıdakilerden hangisi özellikle önem kazanır?
Kapalı form çözüm
Kısıtların tamamen kaldırılması
Mutasyon oranının sıfırlanması
Gürültüye dayanıklı değerlendirme ve istatistiksel yaklaşım
Değişken sayısının azaltılması
Çok amaçlı bir optimizasyon probleminde iki çözümden biri tüm amaçlarda diğerinden daha iyi veya eşit ve en az bir amaçta kesin olarak daha iyiyse bu durum nasıl adlandırılır?
Konvekslik
Normalizeasyon
Yerel optimum
Uygunluk ihlali
Pareto baskınlığı
Metasezgisel algoritmaların sonuçlarının genellikle istatistiksel olarak değerlendirilmesinin temel nedeni aşağıdakilerden hangisidir?
Deterministik olmaları
Sadece ayrık problemler çözmeleri
Kapalı form çözüm üretmeleri
Rastgelelik (stokastik yapı) içermeleri
Konveks problemlere uygulanmaları
Bir optimizasyon probleminde tasarım değişkenleri ile durum değişkenlerinin (ör. gerilme, yer değiştirme) doğru ayrımı aşağıdakilerden hangisidir?
Her ikisi de karar değişkenidir
Durum değişkeni her zaman kısıt olamaz
Tasarım değişkeni ölçülemez
Tasarım değişkeni giriş, durum değişkeni model çıktısıdır
İkisi aynı fiziksel anlamdadır
Bir optimizasyon probleminde "uygun çözüm (feasible solution)" ifadesi aşağıdakilerden hangisini tanımlar?
Amaç fonksiyonunu en küçük yapan çözüm
Rastgele seçilmiş çözüm
Yerel optimum
Global optimum
Tüm kısıtları sağlayan çözüm
Bir optimizasyon probleminde kısıtlar kaldırılırsa mühendislik açısından en olası sonuç aşağıdakilerden hangisidir?
Daha güvenli tasarım
Aynı çözümün elde edilmesi
Fiziksel olarak kabul edilemez ama matematiksel olarak iyi görünen çözüm
Arama uzayının küçülmesi
Problemin çözülemez hâle gelmesi
Bir mühendislik optimizasyon çalışmasında modelin doğrulanmadan doğrudan sonuç raporlanması aşağıdaki risklerden hangisini doğurur?
Hesap süresinin artması
Yanlış veya yanıltıcı tasarım kararları alınması
Kısıt sayısının azalması
Amaç fonksiyonunun büyümesi
Algoritmanın deterministik olması
Bir optimizasyon problemi oluşturulurken izlenmesi gereken mantıksal sıra aşağıdakilerden hangisidir?
Çözüm → problem tanımı → model doğrulama
Problem tanımı → model/formülasyon → çözüm → sonuç analizi
Model → çözüm → problem tanımı
Rastgele çözüm → yorum
Algoritma seçimi → problem tanımı
Genetik Algoritmada elitizm uygulanmasının temel amacı aşağıdakilerden hangisidir?
Rastgeleliği artırmak
Popülasyonu tek bireye indirmek
En iyi çözümlerin kaybolmasını önlemek
Kısıtları kaldırmak
Arama uzayını daraltmak
Bir mühendislik optimizasyonunda kısıtlar kaldırıldığında elde edilen çözüm çoğu zaman neden kabul edilemez?
Amaç fonksiyonu artar
Arama uzayı gerçekçi olmayan bölgelere genişler ve çözüm kısıtları ihlal eder
Kısıtları kaldırmak algoritmayı her zaman yavaşlatır
Değişken sayısını artırır
Sadece deterministik yöntemler kullanılır
Konveks bir optimizasyon probleminde yerel optimumların özelliği aşağıdakilerden hangisidir?
Yerel optimum global optimumdan her zaman farklıdır
Yerel optimum yoktur
Sadece ayrık problemlerde geçerlidir
Metasezgisel gerektirir
Yerel optimumlar global optimumla çakışır
Bir optimizasyon probleminde amaç fonksiyonunu ölçüm veya simülasyon gürültüsü içeriyorsa aşağıdakilerden hangisi en uygun yaklaşım olur?
Tek değerlendirme ile karar vermek
Tekrarlı değerlendirme ve istatistiksel analiz kullanmak
Kısıtları kaldırmak
Rastgele çözüm seçmek
Türevi zorlamak
Bir metasezgisel algoritmada komşuluk tanımının zayıf seçilmesi aşağıdaki sonuçlardan hangisine yol açabilir?
Daha hızlı global optimum
Konvekslik garantisi
Arama etkinliğinin düşmesi
Pareto cephesinin genişlemesi
Deterministik çözüm
Eşitlik kısıtlarının ceza fonksiyonunda kareli terimlerle ifade edilmesinin temel avantajı nedir?
İhlali sıfırlaması
Büyük ihlalleri daha güçlü cezalandırması
Problemi doğrusal yapması
Değişken sayısını azaltması
Ayrıklaştırması
Sezgisel yöntemlerin yapay zekâ kapsamında ele alınmasının temel gerekçesi aşağıdakilerden hangisidir?
Kapalı form çözüm üretmeleri
Sadece görüntü işleme yapmaları
Deterministik olmaları
Deneme-yanılma ve deneyime dayalı problem çözme stratejileri içermeleri
Sadece küçük problemleri çözmeleri
Bir üretim planlama probleminde vardiya sayısı ve makine atamaları karar değişkeni ise en uygun çözüm yaklaşımı aşağıdakilerden hangisidir?
Saf türev tabanlı yöntem
Konveks analiz
Kapalı form çözüm
En küçük kareler
Ayrık optimizasyon veya metasezgisel yöntemler
Ağırlıklı toplam yöntemiyle çok amaçlı problemin tek amaçlı hâle getirilmesinin temel sakıncası aşağıdakilerden hangisidir?
Pareto çözümlerinin bir kısmının gözden kaçabilmesi
Hesap süresinin artması
Kısıtların yok olması
Konveksliğin bozulması
Amaç fonksiyonunun artması
Popülasyon tabanlı bir algoritmada başlangıç popülasyonunun çok dar bir bölgede seçilmesi hangi riski doğurur?
Keşfin artması
Çeşitliliğin azalması
Global optimum garantisi
Hesap süresinin azalması
Konvekslik
Bir optimizasyon modelinde parametrelerin karar değişkeni gibi ele alınması hangi probleme yol açar?
Modelin hızlanması
Fiziksel anlamın bozulması ve yanlış çözüm
Daha iyi sonuç
Kısıtların azalması
Çözüm uzayının daralması
Bir tasarımda ağırlık azalırken doğal frekans düşüyorsa bu durum aşağıdakilerden hangisini ifade eder?
Tekillik
Amaçlar arası ödünleşim (trade-off)
Konvekslik
Ayrıklık
Determinizm
Kısıt ihlallerinin çok olduğu bir optimizasyon probleminde ilk yapılması gereken iyileştirme hangisidir?
Popülasyonu azaltmak
Amaç fonksiyonunu kaldırmak
Değişken sayısını artırmak
Kısıtları normalize edip ceza stratejisini düzenlemek
Rastgele arama yapmak
"Arama uzayı" kavramı aşağıdakilerden hangisini ifade eder?
Amaç fonksiyonu değerleri
Sadece uygun çözümler
Sadece başlangıç noktası
Karar değişkenlerinin alabileceği tüm olası kombinasyonlar
Sadece global optimum
Stokastik bir algoritmanın farklı çalıştırmalarda farklı sonuç vermesi nasıl değerlendirilmelidir?
Algoritma hatalıdır
İstatistiksel performans ölçütleriyle değerlendirilmelidir
Problem konvekstir
Kısıt yoktur
Deterministik yapılmalıdır
İterasyon sayısı artırıldıkça çözüm kalitesindeki iyileşmenin azalması hangi kavramla açıklanır?
Konvekslik
Boyutsallık laneti
Pareto baskınlığı
Ayrıklaşma
Azalan marjinal getiri
Uygun çözüm kümesi boş olan bir problemde ilk yapılması gereken nedir?
Mutasyonu artırmak
Modeli ve kısıtları gözden geçirmek
Rastgele çözüm seçmek
Algoritmayı değiştirmek
İterasyon sayısını artırmak
Simülasyon tabanlı optimizasyonda hesap yükünü azaltmak için en etkili yaklaşım hangisidir?
Daha çok simülasyon yapmak
Metamodel (surrogate) kullanmak
Kısıtları kaldırmak
Değişkenleri sabitlemek
Tek başlangıç seçmek
Sezgisel yöntemlerin mühendislikte yaygın olmasının temel nedeni aşağıdakilerden hangisidir?
Kesin çözüm garantisi
Gerçek problemlerin çoğunlukla doğrusal ve konveks olmaması
Hesap yükünün sıfır olması
Kapalı form çözüm vermeleri
Kısıt gerektirmemeleri
Maksimizasyon problemi minimizasyon algoritmasıyla çözülmek istenirse en uygun dönüşüm hangisidir?
Amaç fonksiyonunu sabitlemek
Amaç fonksiyonunun negatifini minimize etmek
Kısıtları ters çevirmek
Değişkenleri artırmak
Rastgele arama yapmak
Tasarım değişkenleri ile durum değişkenlerinin doğru ayrımı aşağıdakilerden hangisidir?
İkisi de çıktıdır
Tasarım değişkeni giriş, durum değişkeni çıktıdır
Durum değişkeni karar değişkenidir
Tasarım değişkeni ölçülemez
İkisi aynıdır
"Onarım (repair)" tabanlı kısıt yönetimi neyi hedefler?
Uygun çözümleri bozmayı
Uygunsuz çözümleri uygun hâle getirmeyi
Amaç fonksiyonunu kaldırmayı
Ayrıklaştırmayı
Konveksliği bozmayı
Popülasyon boyutunun çok küçük seçilmesi hangi riski doğurur?
Keşfin artması
Çeşitliliğin azalması
Hesap yükünün artması
Global optimum garantisi
Kısıtların iyileşmesi
Model doğrulaması yapılmadan raporlanan optimizasyon sonuçları hangi riski taşır?
Hızlı sonuç
Yanıltıcı mühendislik kararları
Daha iyi performans
Daha az kısıt
Daha küçük arama uzayı
Optimizasyonun temel amacı nedir?
Rastgele çözüm üretmek
Amaç fonksiyonunu kısıtlar altında eniyilemek
Türev almak
Grafik çizmek
Veri depolamak
Yerel optimum nedir?
Tüm uzayın en iyisi
Yakın çevresine göre en iyi çözüm
Rastgele çözüm
Uygun olmayan çözüm
Pareto çözümü
Metasezgisel yöntemler genellikle hangi özelliği taşır?
Deterministik olma
Stokastik olma
Kapalı form çözüm
Konvekslik garantisi
Tek iterasyon
Exploration neyi ifade eder?
Yerel arama
Yeni bölgelerin taranması
Kısıt kaldırma
Türev alma
Normalizasyon
Exploitation neyi ifade eder?
Rastgele arama
İyi bölgede yoğunlaştırma
Ayrıklaştırma
Kısıt ihlali
Popülasyon azaltma
Feasible çözüm nedir?
En iyi çözüm
Tüm kısıtları sağlayan çözüm
Rastgele çözüm
Yerel optimum
Global optimum
Ayrık değişkene örnek hangisidir?
Kalınlık
Civata sayısı
Gerilme
Yer değiştirme
Frekans
Pareto cephesi neyi ifade eder?
Tek çözüm
Amaçlar arası ödünleşimi gösteren çözüm kümesi
Türev kümesi
Kısıt kümesi
Rastgele küme
Ceza katsayısı çok küçük seçilirse ne olur?
Kısıtlar daha iyi sağlanır
Kısıt ihlali daha az önemsenir
Global optimum bulunur
Problem doğrusal olur
Mutasyon artar
Popülasyon tabanlı yönteme örnek hangisidir?
Tabu arama
Genetik algoritma
Newton yöntemi
En dik iniş
Lagrange
Tekil çözüm tabanlı yönteme örnek hangisidir?
PSO
Tabu arama
GA
DE
ACO
Premature convergence nedir?
Geç yakınsama
Erken yakınsama
Rastgelelik
Konvekslik
Ayrıklık
Ağırlıklı toplam yöntemi ne yapar?
Kısıtları kaldırır
Çok amaçlı problemi tek amaçlıya indirger
Değişkenleri artırır
Türev alır
Paretoyu yok eder
Pareto baskınlığı neyi ifade eder?
Tüm amaçlarda daha kötü
En az bir amaçta daha iyi, diğerlerinde daha kötü
Tüm amaçlarda daha iyi/eşit ve en az birinde daha iyi
Rastgele çözüm
Uygun olmayan çözüm
Karar değişkeni nedir?
Sabit parametre
Optimizasyonun ayarladığı büyüklük
Simülasyon çıktısı
Ölçüm hatası
Gürültü
Aşağıdakilerden hangisi kısıttır?
Ağırlık minimize
Maksimum gerilme ≤ izin verilen gerilme
Maliyet minimize
Dayanım artır
Verim artır
Arama uzayı nedir?
Amaç değerleri
Tüm olası tasarım kombinasyonları
Uygun olmayan çözümler
Başlangıç noktası
Global optimum
Konveks problem için doğru ifade hangisidir?
Yerel optimum globaldir
Yerel optimum yoktur
Ayrıktır
Türevlenemez
Kısıtsızdır
Türev tabanlı yöntemler neye dayanır?
Rastgelelik
Gradient bilgisi
Pareto sıralama
Crossover
Mutasyon
Metasezgisel yöntemlerin avantajı hangisidir?
Global optimum garantisi
Türev gerektirmeden karmaşık problemlerde iyi çözümler bulabilme
Sadece doğrusal çalışma
Tek iterasyon
Kısıtsızlık
Maksimizasyon problemi minimizasyona nasıl çevrilir?
f(x) → 1/f(x)
f(x) → -f(x)
f(x) → |f(x)|
f(x) → √f(x)
f(x) → ln f(x)
Normalizasyon neden yapılır?
Ayrıklaştırmak için
Ölçek farklarını azaltmak için
Türevi sıfırlamak için
Paretoyu yok etmek için
Görsellik için
Tipik mühendislik amaç fonksiyonu hangisidir?
Dosya boyutu
Ağırlık
Kısıt ihlali
İterasyon
Parametre
Kısıtsız optimizasyon nedir?
Amaç yok
Kısıt olmayan problem
Değişken yok
Ayrık problem
Çok amaçlı problem
Eşitlik kısıtı hangisidir?
g(x)≤0
h(x)=0
f(x) → min
x ≥ 0
f(x)=0
Eşitsizlik kısıtı hangisidir?
h(x)=0
g(x)≤0
f(x)=0
f'(x)=0
x ∈ C
Stokastik algoritma ne demektir?
Kesin sonuç
Rastgelelik içeren algoritma
Konvekslik garantisi
Türev gerektiren
Ayrık
Elitizm ne sağlar?
En kötü çözümü
En iyi çözümü korumayı
Mutasyonu sıfırlamayı
Kısıt kaldırmayı
Popülasyonu küçültmeyi
Mutasyonun temel rolü nedir?
Uygunluğu azaltmak
Çeşitliliği artırmak
Türevi almak
Konveksliği sağlamak
Kısıtları kaldırmak
Genetik Algoritmada Crossover'ın rolü nedir?
İki ebeveyni birleştirerek yeni birey üretmek
Kısıtları normalize etmek
Türevi almak
Pareto çizmek
Onarım yapmak
Tek amaçlı optimizasyonda hedef nedir?
Pareto kümesi
Tek skaler ölçütü eniyilemek
Rastgele çözüm
Kısıtları artırmak
Mutasyonu kapatmak
Model doğrulama ne demektir?
Algoritma seçmek
Model çıktısını gerçek/veri ile karşılaştırmak
Kısıtları kaldırmak
Değişkenleri artırmak
İterasyonu artırmak
Çok modlu fonksiyon ne demektir?
Tek minimum
Birden fazla yerel optimum
Doğrusal
Ayrık
Kısıtsız
Global optimum nedir?
Yakın çevrenin en iyisi
Tüm uzayın en iyisi
Rastgele çözüm
Pareto çözümü
Uygunsuz çözüm
Tipik mühendislik kısıtı hangisidir?
Yazı tipi
Güvenlik limiti
Dosya adı
Sunum şablonu
Renk
Parametre nedir?
Optimizasyonun değiştirdiği
Sabit kabul edilen giriş
Amaç fonksiyonu
Kısıt ihlali
Popülasyon
Repair yaklaşımı ne yapar?
Uygun çözümü bozar
Uygunsuz çözümü uygun hâle getirir
Kısıtları siler
Mutasyonu kapatır
Konveksliği bozar
DOE ne amaçla kullanılır?
Rastgele deneme
Az sayıda örnekle uzayı temsil etmek
Kısıt kaldırmak
Popülasyon azaltmak
Türevi almak
Surrogate model ne için kullanılır?
Kısıtları silmek
Pahalı simülasyon yerine hızlı yaklaşık değerlendirme yapmak
Ayrıklaştırmak
Paretoyu yok etmek
Gürültü eklemek
Ceza yöntemi hangi amaçla kullanılır?
Amaç fonksiyonunu kaldırmak
Kısıt ihlalini pahalılaştırmak
Konvekslik sağlamak
Ayrıklaştırmak
Rastgelelik eklemek
Tasarım değişkenine örnek hangisidir?
Maksimum gerilme
Kalınlık
Yer değiştirme
Frekans
Emniyet katsayısı sonucu
Amaç fonksiyonuna örnek hangisidir?
X1
Ağırlığı minimize et
X2
X3
Parametre
Deterministik yöntemler için doğru ifade hangisidir?
Rastgelelik içerir
Aynı başlangıçla aynı sonucu verir
Çok amaçlıdır
Ayrıktır
Türev içermez
Metasezgiseller için doğru ifade hangisidir?
Global optimum garantisi
Garanti vermez ama iyi çözümler üretir
Sadece doğrusal çalışır
Kapalı form çözüm
Kısıt gerekmez
Komşuluk kavramı en çok hangi yöntemde kritiktir?
Tekil çözüm tabanlı yöntemler
Doğrusal programlama
Pareto analizi
Kapalı form çözüm
En küçük kareler
Optimizasyon probleminin temel bileşenleri nelerdir?
Veri seti
Karar değişkenleri, amaç fonksiyonu, kısıtlar
Grafikler
Kod
Parametre
Boyutsallık laneti neyle ilgilidir?
Konvekslik
Değişken sayısının artmasıyla zorluğun artması
Kısıtların azalması
Doğrullaşma
Ayrıklık
Mühendislik optimizasyonunda en büyük risk nedir?
Hesap süresi
Yanlış modelleme
İterasyon
Popülasyon
Yazılım
Aşağıdakilerden hangisi gerçek bir mühendislik optimizasyon örneğidir?
Yazı rengi seçimi
Enerji yutucu tasarımında toplam enerji emilimi artırılırken pik kuvvet sınırının sağlanması
Slayt sayısını artırmak
Dosya adını değiştirmek
Yazı tipi seçmek
"Turing Testi"nin temel amacı aşağıdakilerden hangisidir?
Bir algoritmanın zaman karmaşıklığını ölçmek
Bir sistemin insanla ayırt edilemeyecek düzeyde insan-benzeri iletişim/zeka sergileyip sergilemediğini sınamak
Bir veri kümesindeki aykırı değerleri bulmak
Bir sinir ağının katman sayısını belirlemek
Bir optimizasyon probleminin küresel optimumunu garanti etmek
Aşağıdakilerden hangisi Yapay Zekâ'yı en genel anlamda doğru tanımlar?
Sadece robot teknolojisidir
Sadece derin öğrenme yöntemleridir
Algoritmaların rastgele sayı üretmesidir
Algılayan, akıl yürüten, öğrenen ve karar verebilen sistemler geliştirme alanıdır
Yalnızca matematiksel optimizasyon yöntemleridir
"Makine Öğrenmesi (ML)" ile ilgili en doğru ifade hangisidir?
Kurallar uzmanlar tarafından her zaman manuel yazılır
Veriden örüntü/ilişki öğrenerek tahmin/karar üretir
Sadece donanım hızlandırma tekniğidir
Yalnızca deterministik problemlerde kullanılır
Her zaman kesin (hatasız) sonuç verir
"Derin Öğrenme (DL)" için en uygun tanım hangisidir?
Tek katmanlı doğrusal regresyon
Çok katmanlı sinir ağlarıyla temsillerin hiyerarşik öğrenilmesi
Sadece kural tabanlı çıkarım
Yalnızca optimizasyon için kullanılan bir arama yöntemi
Sadece veri temizleme tekniği
Aşağıdakilerden hangisi "Uzman Sistem" bileşenlerinden biridir?
Bilgi tabanı
GPU çekirdekleri
Bulut depolama katmanı
Anten modülü
Mekanik tahrik sistemi
Uzman sistemlerde "çıkarım motoru (inference engine)" temel olarak ne yapar?
Sensörlerden veri toplar
Bilgi tabanındaki kuralları kullanarak sonuç/karar üretir
Sadece veri görselleştirir
Yalnızca enerji tüketimini azaltır
Rastgele kural üretir
"İleri zincirleme (forward chaining)" aşağıdakilerden hangisine en yakındır?
Hedeften başlayıp geriye doğru kanıt aramak
Bilinen gerçeklerden başlayıp kuralları uygulayarak yeni gerçeklere gitmek
Yalnızca olasılık dağılımı uydurmak
Sadece optimizasyon değişkenlerini normalize etmek
Veri setini eğitim-test diye bölmek
"Geri zincirleme (backward chaining)" için doğru ifade hangisidir?
Bilinenlerden başlayıp olası hedefleri üretir
Hedef/hipotezden başlayıp onu destekleyen koşulları arar
Yalnızca görüntü işleme tekniğidir
Sadece sıralama algoritmasıdır
Her zaman ileri zincirleme ile aynı sonucu vermez ama yöntem olarak farklı yoktur
"Durum uzayı (state space)" kavramı en doğru biçimde hangisini anlatır?
Sadece veri tabanındaki kayıt sayısı
Problemin tüm olası durumları ve bu durumlar arasındaki geçişler kümesi
Bir sinir ağının tüm ağırlıkları
Sadece doğrusal kısıtlar kümesi
Optimizasyonda yalnızca amaç fonksiyonu
"Sezgisel (heuristic)" fonksiyonun arama problemlerindeki temel rolü nedir?
Her zaman küresel optimumu garanti eder
Aramayı yönlendirerek daha iyi/umut vaat eden durumlara öncelik verir
Rastgeleliği tamamen ortadan kaldırır
Sadece veri normalizasyonu yapar
Sadece donanım hızını artırır
Aşağıdakilerden hangisi "Gözetimli Öğrenme (supervised learning)" örneğidir?
Etiketsiz veriyi kümelere ayırma
Ödül-ceza ile ajan eğitme
Etiketli verilerle sınıflandırma veya regresyon modeli kurma
“Gözetimsiz Öğrenme (unsupervised learning)” için doğru ifade hangisidir?
Çıktı etiketi mutlaka vardır
Veri içindeki yapı/örüntüyü etiketsiz şekilde keşfetmeyi hedefler
Sadece kontrol problemlerinde kullanılır
Sadece doğrusal problemlerde çalışır
Her zaman sınıflandırma üretir
“Pekiştirmeli Öğrenme (reinforcement learning)” hangi fikir üzerine kuruludur?
Etiketli örneklerden doğrudan öğrenme
Etiketsiz veriden kümeler çıkarma
Ajanın çevreyle etkileşip ödül sinyaliyle politika öğrenmesi
Uzmanın kuralları yazması
Deterministik çözüm garantisi
Aşağıdakilerden hangisi Yapay zekâ kavramıyla alakalı doğru bir ifadedir?
Yapay zekâ sadece robotik koldur
Yapay zekâ sadece görüntü işlemektir
Yapay zekâ; yazılım tabanlı karar/öğrenme sistemlerini de kapsar, robot şart değildir
Yapay zekâ yalnızca sensör tasarımıdır
Yapay zekâ sadece veri depolamadır
“Doğal Dil İşleme (NLP)” uygulamasına en uygun örnek hangisidir?
Lazer kesim hızının ayarlanması
Metinden anlam çıkarma ve soru-cevap sistemi geliştirme
Malzeme sertlik testi yapma
CNC tezgâhı yağlama planı
Kaynak dikişi uzunluğunu ölçme
“Görüntü çözücüler / görüntü yorumlama” için en uygun örnek hangisidir?
Termodinamik tablo interpolasyonu
Bir görüntüdeki nesneyi tanıma ve sınıflandırma
Mil-yatak tolerans hesabı
Vidalı bağlantı sıkma torku hesabı
Malzeme kartı seçimi
Yapay zekâ tarihçesinde “AI kışı” kavramı genel olarak neyi anlatır?
Donanımın aşırı ısınmasını
Yapay zekâ çalışmalarına ilginin ve fonların belirgin biçimde azaldığı dönemleri
Yalnızca kış mevsiminde yapılan deneyleri
Sadece robotların soğukta çalışmamasını
Bilgi tabanlarının silinmesini
“Bilgi tabanı + kurallar” yaklaşımının güçlü olduğu alanlara en uygun örnek hangisidir?
Gürültülü görüntülerde uçtan uca öğrenme
Uzmanlığın açık kurallarla ifade edilebildiği teşhis/karar problemleri
Çok büyük etiketli veri gerektiren problemler
Yalnızca sayısal integrasyon problemleri
Her zaman optimizasyon problemlerinin küresel çözümü
Mühendislikte yapay zekâ kullanımına doğru bir örnek hangisidir?
Yalnızca çizim yapmak
Kestirimci bakım: titreşim/sıcaklık verilerinden arıza olasılığı tahmini
Sadece manuel kalite kontrol
Sadece malzeme stok sayımı
Sadece dosya arşivleme
Yapay zekâ uygulamalarında “veri” için en doğru ifade hangisidir?
Veri kalitesi önemli değildir, miktar yeterlidir
Veri yalnızca sayısal olmak zorundadır
Veri, modelin öğrenme/çıkarım başarımını doğrudan etkileyen kritik girdidir
Veri sadece eğitimde kullanılır, testte kullanılmaz
Veri varsa model her zaman doğru sonuç verir
Bir optimizasyon probleminde kısıtlar sağlanamadığında ceza fonksiyonunun amacı nedir? (Not: Bu soru dosya sonundaki ek analizden türetilmiştir.)
Amaç fonksiyonunu sıfırlamak
Kısıt ihlalini amaç fonksiyonuna ekleyerek kötüleştirmek
Değişkenleri silmek
Kısıtları yok saymak
Türevi ters çevirmek
