Studoši

pepelko evo nadam se da ti ovo pomaze

ovo pod b) moras nac w parametre tak da vrijedi Xd*w=yd, gdje su ti u tablici ulazi i izlazi (ja to u glavi onako xd jer su vecinom sve nule pa odmah mozes vidjet sta je rjesenje)
pod c) su ti to one sluzbene formule na stranici gdje pise gradijentna metoda optimizacije, one dvije skroz dole

whatTheHel kaj nebi trebo b) s pseudoinverzom, jer nije kvadratna matrica, mozda se moze ovako napamet al mozda oni tu ocekuju pseudoinverz u postupku

Jesmo li tu mogli spojiti prazan cvor s 18 i 21, umjesto s 9,3 kako je ovdje napisano u rjesenju?
Sto ako, kad spajamo sa susjedom, imamo dva susjeda s kojim se mozemo spajat?
MI 2010 6. zadatak

Sto se tice ove zadnje prezentacije koju smo radili, linearno programiranje, jel misli netko da bi nam mogli dati zadatke i iz tog dijela gradiva i s obzirom da nismo radili simpleks?
I u slucaju da ih ocekujete, jel moze netko barem otprilike reci kakve zadatke tu ocekuje?

Ellie koliko se sjecam prof je na zadnjem predavanju rekao da ce se iduce predavanje jos vratit na to, ali da ulazi u meduispit i da ce jos tocno napisat sta sve ulazi u mi, pa s obzirom na to mislim da su jako male sanse da stave to
ali opet nikad ne znas :/

MI 2016.

rjesenja u pdfu sa zadacima: igle, CERA
moje rjesenje (postupak od indijke jenny): natrijtiopental, igle, metadon

moze netko potvrditi sto je tocno?

dammitimmad meni je ispalo isto kao i tebi, i would say da je tocno tako

dammitimmad Ja sam dobio isto kao i ti rješenje, ali po meni bi oba rješenja trebala biti točna, jer oba daju maksimalnu vrijednost od 1800.

dammitimmad

u zadnjem redu ja dobijem da moram odluciti hocu li uzeti natrij i ono dvoje od prije sta je zbroj 1500 ili 18 iz kucice prije koji je dobiven iglom i cerom, e sad to ovisi kako je tocno zadan uvijet, ako pise da mora biti strogo vece onda je njihovo rjesenje tocno, ako smijes birati ili uzimas najnovije onda je tvoje

dammitimmad formalno gledano, igle i CERA je točno jer je uvjet za uključivanje k-te stvari u konačan skup
v_{k-1}[c-cost(k)] + value(k) > v_{k-1}(c)
dakle strogo veće od. Znači da se između dvije stvari s jednakom cijenom i vrijednosti favorizira ona koja je prije došla na red

dammitimmad

Pitao sam Brčića za ovo, kaže da su oba rješenja dobra jer u zadatku nije naveden neki kriterij po kojem bi birali ako dobijemo više rješenja koja maksimiziraju ukupnu vrijednost.

Murin kad sam to rješavala nisam znala da postoje već nečija riješenja inače bi valjda usporedila, mea culpa, evo ovo sam iskopala sad u materijalima.

Murin sad mi nije jasno ovo > sta od cega. jel ako u zadnjem redu zadnja kucica > kucica lijevo od nje –> biramo izmedu zadnjeg i predzadnjeg reda ? i kako taj uvjet moze biti definiran?

ili zadnji red zadnja kucica > predzadnji red zadnja kucica ?

dammitimmad

Ma nesto sam zazujo, ugl ja nisam sortirao po vrijednostima, i onda zapravo u zadnjem retku (15.) dobijem u predzanjoj kucici vrijednost 1800 koja je kombinacija CER +IGLA, njihov cost je 0.9+0.5=1.4, i onda u zadnjoj kucici imas “izbor” hoces li ostati pri tome ili uzeti natrij koji uz prijasnji odabir igle i metadona daje vrijednost 1800 isto uz cost 1.5.

Chet uf sad sam se tek pogubila, ja sam sortirala stupce i onda ako biram po uvjetu strogo vece (prelazim u polje s lijeva) mi ispada natrij+igle+metadon..znaci li to da moramo stupce prije zadnjeg odabira opet vratiti u pocetni redoslijed da bi mogli dobro odabrati? jer ako su sortirani ne vrijedi ovo “najljevije s tom vrijednosti” ocito

je li ovo batch ili lms? (MI 5/2014, file sa zadacima)

bestik Meni se cini da je ovo rjesenje za 5.d lms
za 5.c imas rjesenja koje je @M̵̧̩͑̀͝î̶͍̉ć̴̝̾́̀o̶̺̟̣͂̽ stavio ovdje: https://fer.studosi.net/d/1308-naisp-pitanja-i-odgovori/19

Koji su odgovori na ova T/N pitanja vezana uz genetske algoritme (MI 16/17 i MI 14/15)?

1. GA uvijek nalazi globalni optimum.
2. GA su deterministički algoritmi.
3. Dobrota jedinke ne mora biti jednaka ciljnoj funkciji.
4. Jedno od područja u kojem su genetski algoritmi vrlo uspješni i često bolji od drugih
   optimizacijskih metoda jesu kombinatorne optimizacije.
5. Ako tijekom jednog izvođenja (jedne usporedbe) GA1 postigne bolji rezultat od GA2, može
   se zaključiti da je on općenito bolji i očekivati da će uvijek pronaći bolje rješenje od GA2.
6. Da bi bili djelotvorni (korisni), moraju ostvariti (primijeniti) sve evolucijske mehanizme.
7. Rad im ovisi o brojnim ugodivim (podesivim) parametrima koji se ne smiju mijenjati
   tijekom izvođenja algoritma.

Bobicki 1.N, 2.N, 3.T, 4.T, 5.N, 6.N, 7.N, smiju se mijenjat

Bobicki

member
..nastavak

8. koriste nasumicne brojeve

9. vise iteracija sigurno (uvijek) dovodi do boljeg (ili jednako dobrog) rjesenja od onog dobivenog s manje iteracija

10. nacelo rada im je pokusaj oponasanja evolucije u prirodi

    
    

    8.T, 9.N, 10.T <– je li ovo tocno? nek netko napise tocne odgovore pls

Zna li tko trebamo li znati brisanje u RB stablima?

Kiflica meni je najlakse koristiti kombinaciju jednog i drugog, tablica mi izgleda kao ova s prezentacije (objekti su stupci, tezine su retci), ali si prije slaganje tablice sortiram objekte uzlazno, pa mogu samo prepisati (w-1) unosa iz prethodnog stupca ako mi je tezina objekta u tom stupcu w (to mi je jenny pokazala), na kraju samo pogledam koji mi je koji objekt

Gannicus tako je, onda se to racuna ovako:

carrieb ja sam mislio na onaj standardni način rješavanja (bez sortiranja)