Genetik algoritmada çaprazlama operatörü için bir benzerlik ölçütü geliştirilmesi
Development a similarity measure for crossover operator in genetic algorithm
- Tez No: 360474
- Danışmanlar: PROF. DR. HÜSEYİN CENK ÖZMUTLU
- Tez Türü: Doktora
- Konular: Endüstri ve Endüstri Mühendisliği, Industrial and Industrial Engineering
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2013
- Dil: Türkçe
- Üniversite: Uludağ Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Endüstri Mühendisliği Bölümü
- Bilim Dalı: Endüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Sayfa Sayısı: 96
Özet
Genetik algoritmalar, birçok çözülmesi ve/veya modellemesi zor olan problemde iyi çözümler bulmak için sıklıkla kullanılan yaygın bir yöntemdir. Bu yöntemin en önemli aşamalarından bir tanesi çaprazlama aşamasıdır. Bu aşamada hangi kromozomların hangi kromozomlar ile çaprazlanacağı geleneksel genetik algoritma uygulamalarında rassal olarak belirlenmekte ve çeşitli çaprazlama kurallarına göre çaprazlama yapılmaktadır. Bu çalışmada eşleşmek için seçilen kromozomların hangisinin hangi kromozom ile eşleşeceği kararını, rassallıktan çıkararak, kromozomların benzerlik değerlerinin hesaplanması ile belirli kurallar çerçevesinde yapılması gerçekleştirilmiştir. Bu amaca yönelik olarak yeni bir benzerlik ölçütü tanımlanmıştır. Yeni benzerlik ölçütü tanımlanırken, bilgi teknolojileri alanında sıklıkla içerik benzerliğini tespit etmek için kullanılan ve sadece elemanları değil de onların sıralamalarını da dikkate alan ölçütlerden esinlenilmiştir. Geliştirilen metot genetik algoritmaların yaygın olarak kullanıldığı iki problem tipi için test edilmiş ve sonuçları sunulmuştur. Analizler sonucu test edilen iki problem için de, yeni geliştirilen benzerlik ölçütü kullanılarak yürütülen algoritmanın, standart genetik algoritma metoduna göre daha iyi sonuç verdiği tespit edilmiştir.
Özet (Çeviri)
Genetic algorithm is a powerful tool that has been successfully applied to many real world and academic optimization problems and the crossover process is the most important operation of a GA. This paper presents an add-on that helps to improve solution of the GA. The method based on the modification of selection process of chromosomes for crossover by using similarity of the individuals in the population according to a pre-defined method, but not randomly as usual. A new similarity measure is defined to calculate chromosome similarities. The calculation of the similarities of chromosomes likes the approach in information technologies in which the comparison of two texts depends on not only the similarity of words or phrases, but also the order of them. The improved method is tested for two common problems. The average results are better from the regular GA for tested problems.
Benzer Tezler
- Sosyal örümcek algoritmasının sürekli ve ayrık optimizasyon problemlerinde performans iyileştirmeleri
Performance improvements of social spider algorithm in continuous and discrete optimization problems
EMİNE BAŞ
Doktora
Türkçe
2020
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolKonya Teknik ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. ERKAN ÜLKER
- İmar uygulamalarında dağıtım ve parselasyon işlemlerinin yapay zeka optimizasyon algoritmaları kullanılarak gerçekleştirilmesi
Implementation of land redistribution and readjustment processes in zoning applications using artificial intelligence optimization algorithms
İSMAİL KOÇ
Doktora
Türkçe
2020
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolKonya Teknik ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. İSMAİL BABAOĞLU
- Alan yönlendirmeli asenkron motorun bulanık kayan kip ve genetik kayan kip konum kontrolü
Fuzzy sliding mode control and genetic sliding mode control for position of vactor controlled induction motors
METİN DEMİRTAŞ
Doktora
Türkçe
2002
Elektrik ve Elektronik MühendisliğiYıldız Teknik ÜniversitesiElektrik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. İBRAHİM ŞENOL
- A novel metaheuristic for graph and graphset-T coloring problem
Çizge boyama ve çizgeyi kümeli boyama problemi üzerine metasezgisel algoritma
ÇAĞRI YEŞİL
Yüksek Lisans
İngilizce
2013
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolYeditepe ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. EMİN ERKAN KORKMAZ
- Öznitelik seçimi için çoklu-ebeveyn çaprazlama operatörlerinin karşılaştırılması
Comparison of multi-parent crossover operators for feature selection
NAZİF KANÇ
Yüksek Lisans
Türkçe
2022
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolFatih Sultan Mehmet Vakıf ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ BERNA KİRAZ