Genetik algoritma
Genetic algorithm
- Tez No: 128659
- Danışmanlar: DOÇ. DR. FATMA TİRYAKİ
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Matematik, Mathematics
- Anahtar Kelimeler: Genetik, popülasyon, kodlama, seçim, genetik operatörler. vııı, Genetik algoritmalar, Genetic, population, encoding, selection, genetic operators. IX, Genetic algorithms, Coding
- Yıl: 2002
- Dil: Türkçe
- Üniversite: Yıldız Teknik Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Matematik Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Matematik Bilim Dalı
- Sayfa Sayısı: Belirtilmemiş.
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
- Genetik algoritma tekniğinin düzlemsel mekanizmalarının kinematik sentezinde kullanılması
Başlık çevirisi yok
MEHMET SİNAN KONURALP
- Genetik algoritma kullanılarak ders programının optimum şekilde düzenlenmesi
The Arrangement of the lesson program optimally by using genetic algorithm
AYTEKİN BAĞIŞ
- Genetik algoritma ile haberleşme şebekelerinin topolojik optimizasyonu
Topological optimization of communication networks using genetic algorithms
FULYA ALTIPARMAK
- Genetik algoritma ile çelik çerçevelerin optimizasyonu
Optimum design of plane frames using genetic algorithm
MUSTAFA ARMUTÇU
- Genetik algoritma ve benzetilmiş tavlama ile sistem tanılama
Genetic algorithms and simulated annealing for system identification
OYA ÖRNEK
Yüksek Lisans
Türkçe
1998
Kocaeli ÜniversitesiElektronik ve Bilgisayar Eğitimi Ana Bilim Dalı
Yükleniyor...