Özet: Bu çalışmada İkili Matris Tahmini Problem'ini tanıtıyoruz ve çözümü ile ilgili üç tane yaklaşım geliştiriyoruz. Geliştirdiğimiz ilk çözüm yaklaşımı matrisin elemenlarını teker teker sorgulayarak tahmin eden Elemanlı Sorgulama Algoritması (EPA). EPA, matrisin ödül fonksiyonu, matris elemanlarına konumsal olarak hassas ise, çok hızlı çalışıyor ve en fazla 2n^2 değerlendirme ile problemi çözüyor. Biz bu çalışmada ödül fonksiyonu olarak Frobenius Uzaklığı'nı kullandık. Geliştirdiğimiz ikinci çözüm yaklaşımı, Toplamsal Güçlendirme Algoritması (ARLA) ve bu algoritma algılayıcı ve güçlendirme öğrenmesi algoritmalarından ilham alınarak oluşturuldu. ARLA, EPA'ya göre daha yavaş olmasına rağmen, çalışmalarımızda konumsal hassasiyet göstermeyen ödül fonksiyonu olan problemleri de çözebildiğini gözlemledik. ARLA'nın dezavantajı, matrisin doluluk oranı 0'a ya da 1'e yaklaşıyorsa, doğru tahmin yüzdesinde düşüş olması. ARLA'nın tahmin yüzdesinin en yüksek olduğu durumlarda, matrisin yarısının dolu olduğunu gözlemledik. Geliştirdiğimiz üçüncü yaklaşım da, doğrusal regresyon tabanlı bir yaklaşım. Bu yaklaşım hem hızlı çalışıyor, yüksek tahmin oranı için ARLA'dan daha az numune gerektiriyor ve tahmin oranı matris'in doluluk oranından bağımsız. Bu üç yaklaşım için hesaplama performansı ve sayısal sonuçlar sunuyoruz.
Kısa Özgeçmiş: Çağrı Latifoğlu 2003 yılında Bilkent Üniversitesi Endüstri Mühendisliği bölümünden mezun olmuştur. Sonrasında 2006 yılında aynı bölümden yüksek lisans derecesini almıştır. Doktora derecesini Amerika’da Lehigh Üniversitesi Endüstri ve Sistem Mühendisliği Bölümü’nden 2012 yılında almıştır. Lisansüstü çalışmaları sırasında AYESAŞ’ta Kalite / Süreç Mühendisi, Air Products and Chemicals’da Doktora Stajyeri ve American Airlines’da Yöneylem Mühendisi olarak çalışmıştır. Doktora sonrasında Yapı Kredi Bankası’nda Uzman İş Analisti / Yazılım Geliştirmeci olarak çalışmıştır. Daha sonra THK Üniversitesi’nde Endüstri Mühendisliği Bölümü’nde yardımcı doçent olarak görev yapmış ve bölüm başkanlığına vekalet etmiştir. Uzmanlık alanları Üretim Planlama, Tedarik Zinciri Yönetimi ve Gürbüz/Doğrusal Olmayan/Tam Sayılı Eniyilemeden oluşmaktadır. İlgi alanları yüksek performanslı hesaplama ve yapay zeka alanında optimizasyon uygulamalarıdır.