Geri Dön

Genetik algoritma

Genetic algorithm

  1. Tez No: 128659
  2. Yazar: NURDAN ÇETİN
  3. Danışmanlar: DOÇ. DR. FATMA TİRYAKİ
  4. Tez Türü: Yüksek Lisans
  5. Konular: Matematik, Mathematics
  6. Anahtar Kelimeler: Genetik, popülasyon, kodlama, seçim, genetik operatörler. vııı, Genetic, population, encoding, selection, genetic operators. IX
  7. Yıl: 2002
  8. Dil: Türkçe
  9. Üniversite: Yıldız Teknik Üniversitesi
  10. Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Matematik Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Matematik Bilim Dalı
  13. Sayfa Sayısı: 111

Özet

ÖZET Bu tez, Darwin 'in evrim teorisini yani“Doğada en iyi uyum sağlayanın yaşaması, neslim devam ettirmesi”temel alan, optimizasyon problemlerinin çözümlerinde kullanılan Genetik Algoritma'yı ele almıştır. Genetik Algoritma, önerilen çözüm adaylarından çaprazlama ve mutasyon operatörlerini kullanarak, yeni çözümler; yani sürekli iyileşen çözümler üreterek optimum çözüme ulaşmaya çalışır. Genetik Algoritma'nın ele alındığı bu çalışma, dört bölümden oluşmaktadır. Birinci bölümde, Genetik Algoritma'ya giriş yapılmış, tarihçesi hakkında bilgi verilmiş, uygulama alanlarından ve bir araştırma algoritması (çözüm tekniği) olarak kullanılma nedenlerinden bahsedilmiştir. İkinci bölümde, öncelikle Genetik Algoritma ana hatlarıyla gözden geçirilmiş ve daha sonra işleyişi ele alınmıştır. İşleyişindeki tüm adımlar; başlangıç popülasyonunun oluşturulması, kodlama, seçme ve genetik operatörler ayrıntılarıyla bulunmaktadır. Bu bölümün son kısmında da Genetik Algoritma parametrelerine (kontrol parametreleri) yer verilmiştir. Üçüncü bölümde, Genetik Algoritma'nın kullanıldığı çalışmalardan genel çerçevede bahsedilmiştir. Bu araştırmaların herbiri Genetik Algoritma ve işleyişini ana hatlarıyla ele almışlardır. Son bölümde ise, bir araştırma yöntemi olan G.A.'mn özellikleri özetlenmiştir.

Özet (Çeviri)

ABSTRACT This thesis deals with Genetic Algorithm (G.A), which is based on Darwin's Evolution Theory, in that;“The survival of the fittest”and which is used in the solution of optimization problems. Genetic Algorithm tries to reach to the solutions by producing new solutions from the proposed solutions. This study, in which Genetic Algorithm is discussed, has 3 parts. în th& first part; an introduction to G.A. is made, brief history of G.A. is presented, its application fields and the reasons why they are used as a research algorithm (solution techniques) are discussed. In the second part; first, G.A. is briefly overviewed next its process is told. All the steps in its process; setting up the initial population, coding, selection and genetic operators are presented in details. G.A. parameters (control parameters) are explained at the end of this section. In the third part; studies in which G.A. 's are used are examplified in general context. Eacrr of these studies outlines G.A. and its process. In the last part; the characteristics of G.A., a search technique, are summarized.

Benzer Tezler

  1. Tez No

    82661

    Bicriteria scheduling using genetic algorithms

    Genetik algoritma kullanarak iki kriterli çizelgeleme

    AHMET BURAK KEHA

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    1999

    Endüstri ve Endüstri MühendisliğiOrta Doğu Teknik Üniversitesi

    Endüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. M. MURAT KÖKSALAN

  2. Tez No

    83927

    Genetik algoritma ve gezgin satıcı probleminin çözümü

    Genetic algorithms and travelling salesman problem

    MUSTAFA KAYA

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    1999

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolFırat Üniversitesi

    Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    YRD. DOÇ. DR. AHMET ARSLAN

  3. Tez No

    85225

    A Genetic algorithmic approach to the differential and linear cryptanalysis

    Genetik algoritma yaklaşımıyla diferansiyel ve lineer kriptanaliz

    METE EMİNAĞAOĞLU

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    1999

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİzmir Yüksek Teknoloji Enstitüsü

    Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    YRD. DOÇ. DR. AHMET KOLTUKSUZ

  4. Tez No

    75814

    Power system observability analysis and network planning with genetic algorithms

    Genetik algoritma ile güç sistem gözlemlenebilirlik çözümü ve ağ planlaması

    F.SİNAN USLU

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    1998

    Elektrik ve Elektronik MühendisliğiOrta Doğu Teknik Üniversitesi

    Elektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. OSMAN SEVAİOĞLU

  5. Tez No

    78215

    Genetik algoritma ve benzetilmiş tavlama ile sistem tanılama

    Genetic algorithms and simulated annealing for system identification

    OYA ÖRNEK

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    1998

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolKocaeli Üniversitesi

    Elektronik ve Bilgisayar Sistemleri Ana Bilim Dalı

    YRD. DOÇ. DR. KADİR ERKAN

Geri Dön