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
Makale Dili: 
İngilizce
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.

Key Words: 
Genetic Algorithms
Canonical Algorithms
Adaptive Algorithms
One-Max Problem
Rastrigin’s Function
Evolutionary algorithms.
İngilizce Özet: 

In recent year years, adaptive approaches are getting more interest in
application areas. On the other hand, canonical algorithms keep their
importance as a first step solution approach and for comparison with
adaptive approaches. In this paper, two problems, namely the One-Max
Problem and the Generalized Rastrigin’s Function, are solved using
generational canonical algorithms with fixed mutation rate parameter and
self-adaptive mutation rate parameter. For these problems, solution results of
self-adaptive methods are compared with the results of deterministic methods.
Observed results provide interesting results for these problems.

Yazar Bilgileri
1. Yazar
Yazar Adı: 
Müjdat SOYTÜRK
Yazar Ünvanı: 
Profesör
Yazar E-posta: 
msoyturk@dho.edu.tr
Makale Künye Bilgisi
Makalenin Yayımlandığı Dergi: 
Deniz Harp Okulu Deniz Bilimleri ve Mühendisliği Dergisi
Makale Yayın Yılı: 
2009
Cilt/Sayı: 
5
Sayı: 
3
Sayfa Aralığı: 
26-37
PDF Dosyası: 
application/pdf iconarastirmax_1170_pp_26-37.pdf
Makalenin Yayınlandığı Web Sitesindeki Linki: 
Makaleyi Dergi Web Sitesinden İndirin
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.

Türkiye’nin ilk İşletme Fakültesi olan İstanbul Üniversitesi İşletme Fakültesi bir ilke daha imza atmaya hazırlanıyor. Arastirmax.com "1. Liselerarası İşletme ve Ekonomi Proje Yarışması"nın sponsorlarından biri olmaktan gurur duymakta.