Genetik Algoritma İle Ders Programi

Genetik Algoritma 

Genetik algoritmalar problemlerin çözümü için doğadan esinlenilerek oluşturulmuş evrim teorisindeki aşamalardan bir kaçının bilgisayar ortamına uyarlanmış şeklidir. Diğer optimizasyon yöntemlerinde olduğu gibi çözüm için tek bir yapının geliştirilmesi yerine, çözümlerden meydana gelen bir küme oluştururlar. Problem için olası pek çok çözümü temsil eden bu küme genetik algoritma terminolojisinde populasyon adını alır. Populasyonları oluşturan aslında her biri başlıca bir çözüm olan yapılara kromozom denir. Kromozom içindeki her bir elemana gen adı verilir. 

Genetik algoritmaların asıl amacı, hiçbir çözüm tekniği bulunmayan problemlere çözüm aramaktır. Genetik algoritmalar şu şartlar oluştuğunda kullanılırsa verimli olur.

  • Arama uzayının büyük ve karmaşık olduğu,
  • Mevcut bilgiyle sınırlı arama uzayında çözümün zor olduğu,
  • Problemin belirli bir matematiksel modelle ifade edilemediği,
  • Geleneksel optimizasyon yöntemlerinden istenen sonucun alınmadığı alanlarda etkili ve kullanışlıdır.
Genetik Algoritmaların akış diyagramı ile gösterimi:

Genetik algoritmanın işleyiş aşamaları:

1-Başlangıç Populasyonu oluşturma: Başlangıç populasyonları genelde rastgele oluşturulur. Ancak bazı problemlerde, problemin sıkı sıkıya bağlı olduğu kısıtlara göre başlangıç populasyonu oluşturularak daha kaliteli bireyler elde edilir.

2-Seleksiyon: Oluşturulan populasyondaki kromozomların probleme ait uygunluk fonksiyonuna gönderilmesiyle optimum çözüme ne kadar yakın olduğu değerlendirilir. Uygunluk fonksiyonu problemden probleme değişmektedir. Bu değerlendirmelerin sonucunda yeni birey oluşturmak için çaprazlama fonksiyonuna gönderilecek ebeveynler seçilir.

3-Çaprazlama: Genetik biliminde ki çaprazlama işleminin bilgisayar dünyasına taşınmış halidir.Bu operatör yeni birey oluşturmak için kendisine gelen ebeveynlerde parça değişimi yaparak yeni birey oluşturur.

4-Mutasyon: Genler üzerinde değişim demektir. Genetik bilimindeki yapısıyla birebir benzerdir.Sonucunda iyi veya kötü bireyler oluşacağı kestirilemez.Kötü sonuçları da olabilir. Çaprazlama sonucu oluşan tek düzeliği ortadan kaldırmak içindir.Gen havuzunu genişletir. 0 olan bir bitin 1 yapılması mutasyona örnektir.

Problem

Çözümün kümesinin başarısını etkileyen koşullardan biri de her bir kromozomun kodlanış biçimidir. Kodlanış biçimi problemden probleme değişiklik gösterir.Bazı problemlerde tek boyutlu uzayda çalışmak daha az karmaşık ve daha verimliyken bazı problemlerde 3 boyutlu uzayda çalışmak daha optimal çözümler verir.

0 Yorum

Yorum Yaz