Genetik Algoritmalar

KANONİK ALGORİTMALAR VE UYARLANABİLİR ALGORİTMALARIN BİLİNEN İKİ PROBLEM İÇİN DEĞERLENDİRİLMESİ

Makalenin İngilizce İsmi: 
EVALUATION OF CANONICAL ALGORITHMS AND ADAPTIVE ALGORITHMS FOR TWO KNOWN PROBLEMS
Makale İçerik Bilgileri
Tüm Terimler
Anahtar Kelimeler: 
Genetik Algoritmalar
Kanonik Algoritmalar
Uyarlanabilir Algoritmalar
One-Max Problemi
Rastrigin’s Fonksiyonu
Gelişimsel Algoritmalar.
Türkçe Özet: 

Son yıllarda uyarlanabilir yaklaşımlar uygulama alanlarında daha fazla ilgi
görmektedir. Diğer taraftan, başvurulan ilk çözüm yöntemi olması ve
uyarlanabilir algoritmaların karşılaştırılmasında kullanılması nedeniyle,
kanonik algoritmalar hala önemlerini korumaktadırlar. Bu makalede, One-
Max Problemi ve Genelleştirilmiş Rastrigin’s Fonksiyonu, hem sabit mutasyon oranı hem de kendinden-uyarlamalı mutasyon oranı kullanılarak
çözülmüştür. Kendinden uyarlamalı yöntem ile elde edilen sonuçlar,
belirleyici yöntemden elde edilen sonuçlar ile karşılaştırılmıştır. Sonuçların,
değerli katkısı olmuştur.

Makale Künye Bilgisi
Tüm Terimler
Makalenin Yayımlandığı Dergi: 
Deniz Harp Okulu Deniz Bilimleri ve Mühendisliği Dergisi
Referanslar: 

[1] T. Back and M. Shutz. Intelligent Mutation Rate Control in Canonical Genetic
Algorithms. Fundamentals of Intelligent Systems, number 1079 in Lecture Notes in
Artificial Intelligence, pages 158-167, Springer-Verlag, 1996.
[2] A.E. Eiben and Mark Jelasity. A Critical Note on Experimental Research Methodology
in EC. In Proc. of the 2002 Congress on Evolutionary Computations, IEEE, pp 532-587.
[3] A.E. Eiben and at all. Parameter Control in Evolutionary Algorithms. IEEE
Transactions on Evolutionary Computation, Vol. 3, pp. 124-141
[4] M.Glickman and K.Sycara. Evolutionary Algorithms: Exploring the Dynamics of Self-
Adaptation. Genetic Programming 1998: Proceedings of the Third Annual Conference.
[5] M.Glickman and K.Sycara. Reasons for Premature Convergence of Self-Adapting
Mutation Rates. Proc. of the 2000 Congress on Evolutionary Computation.

KONKAV MALİYETLİ ULAŞTIRMA PROBLEMİ İÇİN GENETİK ALGORİTMA TABANLI SEZGİSEL BİR YAKLAŞIM

Makalenin İngilizce İsmi: 
A HEURISTIC APPROACH BASED ON GENETIC ALGORITHM FOR CONCAVE COST TRANSPORTATION PROBLEM
Makale İçerik Bilgileri
Tüm Terimler
Anahtar Kelimeler: 
Ulaştırma Problemi
Genetik Algoritmalar
tavlama benzetimi
yayılan ağaç
eşik kabulü.
Türkçe Özet: 

Konkav Maliyetli Ulaştırma Problemi (KMUP), gerçek hayatta sık karşılaşılan problemlerden birisidir. Doğrusal
maliyetli problemlerin aksine, KMUP’de taşınacak miktar arttıkça birim taşıma maliyeti azalmaktadır. Bu tür
problemlerde doğrusal olmayan maliyet fonksiyonundan dolayı klasik optimizasyon yöntemleri ile en iyi çözüme ulaşmak mümkün olmayabilir. Son yıllarda, genetik algoritmalar, tavlama benzetimi ve tabu arama gibi genel amaçlı sezgisel yöntemlerin bu tür zor problemlerin çözümünde başarıyla kullanıldığı görülmektedir. Bu çalışmada, KMUP için genetik algoritmalara dayalı bir karma sezgisel algoritma (karma GA) geliştirilmiştir.
Algoritmanın etkinliği, tedarikçi ve müşteri sayısının 4 ile 40 arasında değiştiği ve rassal olarak üretilen 12
problem üzerinde incelenmiştir. Geliştirilen karma GA, literatürde bu problem için geliştirilmiş olan tavlama
benzetimi, eşik kabulü ve doğrusal eşik kabulü yöntemine dayalı sezgisel algoritmalar ile karşılaştırılmıştır.
Karşılaştırma sonucunda, geliştirilen karma GA ile dört problem için çözüm kalitesinde %0.3 ile %5 arasında
iyileşmenin olduğu görülmüştür.

Makale Künye Bilgisi
Tüm Terimler
Makalenin Yayımlandığı Dergi: 
Gazi Üniversitesi Mühendislik-Mimarlık Fakültesi Dergisi
PDF Dosyası: 
İçerik yayınları