Geri Dön

Genetik algoritmalarda doğal olmayan seçilimin etkileri

Effects of unnatural selection on genetic algorithms

  1. Tez No: 814038
  2. Yazar: ERKAN HÜSEYİN AKPINAR
  3. Danışmanlar: DR. ÖĞR. ÜYESİ SALİM CEYHAN
  4. Tez Türü: Yüksek Lisans
  5. Konular: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Computer Engineering and Computer Science and Control
  6. Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
  7. Yıl: 2023
  8. Dil: Türkçe
  9. Üniversite: Bilecik Şeyh Edebali Üniversitesi
  10. Enstitü: Lisansüstü Eğitim Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
  13. Sayfa Sayısı: 75

Özet

Genetik algoritma, çözümünde optimizasyon tekniklerine gerek duyulan problemlerde uzun yıllardır kullanılmakta olan sezgisel algoritmalardan biridir. Evrimsel süreçlerin simüle edilmesine dayanan bu algoritma, birbirinden farklı ideal çözüme ulaşma problemlerinde kullanılmış ve ürettikleri çözümler ile literatüre katkı sağlamıştır. Doğadaki seçilim ve evrimsel süreci temel alan genetik algoritmalar, farklı popülasyon grupları üreterek ideal çözüm kümelerine ulaşmayı hedefler. Genetik biliminde gen transferi ve genom düzenleme konuları son yıllarda popülerliğini arttıran çalışma alanlarındandır. Canlılar arası gen transferi için yeni tekniklerin geliştirilmesi, klasik doğal seçilimden daha farklı seçeneklerin oluşmasının önünü açmıştır. Bu çalışmada canlıların genetik yapısına bir başka canlıdan aktarım gerçekleştirilmesinin genetik algoritmalara uyarlanması ve bu işlemin algoritmanın çalışmasında ne gibi değişikliklere yol açacağının görülmesi hedeflenmiştir. Genetik algoritma uygulamalarının çalışma prensibi, iki bireyden çaprazlama yöntemi ile elde edilen gen parçacıklarının birleştirilmesi sonucunda iki yeni birey üretmektir. Çalışmada çaprazlama sürecine üçüncü bir bireyin dahil olması sonucunda oluşturulacak iki yeni bireyin klasik genetik algoritma süreçlerine devam etmesi temel alınmıştır. Üretilen yeni çaprazlama yönteminin klasik yöntem ile kıyaslanabilmesi amacıyla literatürde yaygın olarak kullanılan Sırt Çantası Problemi tercih edilmiştir. Klasik yöntem ve yeni yöntem başarıya ulaşma oranları ve çözüm üretme hızları bakımından karşılaştırılmış olup, karşılaştırma sonuçları tablo halinde sunulmuştur. Çalışmada elde edilen sonuçlar incelendiğinde önerilen yeni çaprazlama yönteminin klasik yönteme kıyasla başarım oranının daha yüksek olduğu ve sonuca daha erken iterasyonlarda ulaştığı görülmüştür.

Özet (Çeviri)

The genetic algorithm is one of the heuristic algorithms that have been used for many years in problems where optimization techniques are needed in the solution. This algorithm, which is based on simulating evolutionary processes, has been used in different ideal solution problems and has contributed to the literature with the solutions they have produced. Genetic algorithms based on the selection and evolutionary process in nature aim to reach ideal solution sets by producing different population groups. Gene transfer and genome editing in genetics are among the fields of study that have increased their popularity in recent years. The development of new techniques for gene transfer between living things has paved the way for alternatives other than classical natural selection. In this study, it is aimed to adapt the transfer of the genetic structure of living things from another living thing to genetic algorithms and to see what kind of changes this process will cause in the operation of the algorithm. The working principle of genetic algorithm applications is to produce two new individuals as a result of combining the gene fragments obtained by the crossover method from two individuals. The study is based on the continuation of the classical genetic algorithm processes of two new individuals, which will be created as a result of the inclusion of a third individual in the crossover process. In order to compare the new crossover method produced with the classical method, the Knapsack Problem, which is widely used in the literature, was preferred. The classical method and the new method have been compared in terms of success rates and solution generation rates, and the comparison results have been presented in tabular form. When the results obtained in the study were examined, it was seen that the proposed new crossover method had a higher success rate compared to the classical method and reached the result in earlier iterations.

Benzer Tezler

  1. The performance evaluation of ai based resource allocation algorithms for donwlink NOMA systems

    Aşağı yönlü NOMA sistemlerinde yapay zeka tabanlı kaynak tahsis algoritmalarının performans analizi

    EDA KURT KARAKUŞ

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2023

    Elektrik ve Elektronik Mühendisliğiİstanbul Teknik Üniversitesi

    Elektronik ve Haberleşme Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. HAKAN ALİ ÇIRPAN

  2. Prediction of COVID 19 disease using chest X-ray images based on deep learning

    Derin öğrenmeye dayalı göğüs röntgen görüntüleri kullanarak COVID 19 hastalığının tahmini

    ISMAEL ABDULLAH MOHAMMED AL-RAWE

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2024

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolGazi Üniversitesi

    Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. ADEM TEKEREK

  3. Sürdürülebilir toplu konut yerleşmesi tasarımı için Pareto genetik algoritmaya dayalı bir model önerisi: SSPM

    A model for sustainable site layout design with pareto genetic algorithm: SSPM

    YAZGI AKSOY

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    2016

    Mimarlıkİstanbul Teknik Üniversitesi

    Bilişim Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. GÜLEN ÇAĞDAŞ

  4. Architectural form exploration by soft computing: The case of post-disaster shelter

    Esnek hesaplama aracılığıyla mimari biçim arayışları: Afet sonrası barınak örneği

    FÜSUN CEMRE KARAOĞLAN

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2018

    Mimarlıkİstanbul Teknik Üniversitesi

    Bilişim Ana Bilim Dalı

    DR. ÖĞR. ÜYESİ SEMA ALAÇAM

  5. A parametric design proposal for multi-story residential buildings to enhance daylight performance

    Çok katlı konut binaları için gün ışığı performansını artıracak bir parametrik tasarım önerisi

    HAKAN OĞUZ BOR

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2021

    Mimarlıkİstanbul Teknik Üniversitesi

    Bilişim Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. SEMA ALAÇAM