Using symbiotic populations for learning dominance in diploid populations for genetic algorithms
Symbiotik populasyon kullanımı ile diploid genetik algoritmalarda baskınlık mekanizmalarının öğrenilmesi
- Tez No: 349873
- Danışmanlar: YRD. DOÇ. DR. ÖMER SİNAN SARAÇ
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Computer Engineering and Computer Science and Control
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2014
- Dil: İngilizce
- Üniversite: İstanbul Teknik Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: 75
Özet
Bu çalışmada, doğadan esinlenen diploid ve baskınlık mekanizmalarıyla dinamik optimizasyon problemleri için diploid popülasyonlar kullanılarak modellenen bir baskınlık mekanizması önerilmiştir.Diploid genetik algoritmaların baskınlık tasarımı tümleşik optimizasyon problemi olarak değerlendirilmiştir.Yeni popülasyon çeşidi kullanılarak diploid genetik algoritmaların baskınlık mekanizmalarının öğrenilmesi hedef alınmıştır.Bu popülasyon çeşidi bu tezde Simbiyotik popülasyon olarak adlandırılmıştır. Geleneksel genetik algoritmaların dinamik ortam içerisindeki dayanıklılık ve adaptabilitesini artırmak amacıyla baskınlık mekanizmalarının öğrenilmesi bu tezde önemle incelenmiştir.
Özet (Çeviri)
Genetic Algorithms (GAs) belong to type of Evolutionary Algorithm that is population based optimization algorithms and it was initially conceived by Holland as a means of studying adaptive behavior and performs an adaptive search by maintaining a population of candidate solutions that are allocated dynamically to promising regions of the search space. In this thesis, we accept the learning dominance mechanism from symbiotic population as a combinatorial optimisation problem. So we propose a new population type which called Symbiotic population. We carefully investigate the effect of the symbiotic population to the diploid genetic algorithm with constructing two different symbiotic population based models. The aim of this work is to illustrate applications of one of the evolutionary computation type which is Genetic Algorithm (GA) to problems in the biological sciences, with particular emphasis on problems in optimization.
Benzer Tezler
- Mekansal müdahaleler için bellek çalışması: Örnek konu gecekondu 'Dönüşüm'ü
Memory study for spatial interventions: Case subject gecekondu 'Transformation'
SEDA HAYAL
Doktora
Türkçe
2022
SosyolojiMimar Sinan Güzel Sanatlar ÜniversitesiŞehir ve Bölge Planlama Ana Bilim Dalı
PROF. DR. MURAT CEMAL YALÇINTAN
DOÇ. DR. AYFER SUNA BARTU CANDAN
- Yazma motivasyonu, özerkliği ve öz düzenleme yetkinliği ile yaratıcı düşünme eğilimine ilişkin yapısal eşitlik modeli
A structural equation model of writing motivation, autonomy and self-regulation competence and creative thinking disposition
HACER DENİZ
Doktora
Türkçe
2023
Eğitim ve ÖğretimFırat ÜniversitesiTürkçe ve Sosyal Bilimler Eğitimi Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. SEZGİN DEMİR
- Tüketicilerin yaşam tarzı özelliklerine göre profillerinin belirlenmesi: Otomobil sahipleri üzerine bir uygulama
Determining consumer profiling in terms of life style characteristics: An application on automobil oluners
SİMA AĞIRLAR
Yüksek Lisans
Türkçe
1999
İşletmeSakarya Üniversitesiİşletme Ana Bilim Dalı
YRD. DOÇ. DR. REMZİ ALTUNIŞIK
- Siyasal iletişim stratejileri bağlamında yeni medyada toplumsal cinsiyet temsili üzerine bir araştırma
A study on gender representation in new media in the context of political communication strategies
ECE ARIN
Doktora
Türkçe
2024
İletişim Bilimleriİstanbul ÜniversitesiRadyo Televizyon ve Sinema Ana Bilim Dalı
PROF. DR. SEÇKİN ÖZMEN
- Non-alkolik yağlı karaciğer hastalarında probiyotik tedavisinin MR spektroskopi (MRS) ile değerlendirilmesi
The evaluation of probiotic treatment on patients with non-alcoholic fatty liver disease by magnetic resonance spectroscopy (MRS)
ÖMER GENÇ
Tıpta Uzmanlık
Türkçe
2014
GastroenterolojiCumhuriyet Üniversitesiİç Hastalıkları Ana Bilim Dalı
PROF. DR. HAKAN ALAGÖZLÜ