Yabancı Algoritmasının Saldırgan Olmayan Seçim Yöntemlerine Uygulanması
Optimizasyon problemlerinde sıklıkla kullanılan yöntemlerden biri olan Genetik algoritmalar, rassallıktan yararlanarak, aranan optimum nokta için en uygun bireyleri seçerler. Böylelikle, her bir tekrarlamada en uygun bireyleri seçerek, optimum noktayı bulmayı ya da optimum değere yaklaşmayı amaçlamaktadır. Bundan dolayı, genetik algoritmaların etkili bir biçimde çalışması için iyi bir seçim yöntemine sahip olmak algoritmanın başarımı açısından büyük önem arz etmektedir. Bu çalışmanın amacı, önceden sunmuş olduğumuz Yabancı seçim yönteminin iyileştirilmesidir. Sunulan iyileştirilmiş algoritmanın performansı, önceden sunulmuş olan Saldırgan seçim yöntemleri, Saldırgan olmayan seçim yöntemleri ve Yabancı seçim yöntemi ile yaygın olarak kullanılan seçim yöntemlerinden; rulet tekeri, doğrusal sıralama ve turnuva metotlarının performansları ile karşılaştırılmıştır. Sunulan iyileştirilmiş algoritmanın, kıyaslanan algoritmalar üzerinde bariz üstünlüğü gözlemlenmiştir.
Application of Outlander Algortihm on Non-Aggressive Selection Methods
Genetic Algorithms (GAs), one of the most frequently used methods in optimization problems, stochastically select the appropriate individuals in order to find the optimum point that is searched. By choosing the most appropriate individuals in each iteration, it aims to find the optimum or near optimum point. Hence, it is significantly important to have a decent selection method in order to operate GAs effectively. The goal of this paper is to improve Outlander algorithm which was already proposed. The performance of the improvised Outlander algorithm is compared with previously proposed selection methods; Aggressive, Non-Aggressive selection methods, and the most commonly used standard selection methods; Roulette Wheel, Linear Ranking and Tournament, as well as the Outlander algorithm. It is observed that the improved algorithm has pronounced advantages over the compared algorithms.
___
- 1. Holland, J. 1975. Adaptation in Natural and
Artificial Systems: An Introductory Analysis
with Applications to Biology, Control and
Artificial Intelligence, The University of
Michigan Press, viii 183.
- 2. Goldberg, D.E. 1989. Genetic Algorithms in
Search Optimization and Machine Learning,
Addison-Wesley Longman Publishing Co., Inc.
Boston, MA, USA.
- 3. Mitchell, M. 1996. An Introduction to Genetic
Algorithms, A Bradford Book The MIT Press.
- 4. Gençal, M.C., Oral, M. 2017. Outlander
Algorithm Based on Integrated Aggressive
Selection Method, International Journal of
Science and Research (IJSR), Volume 6 Issue
11, 1673-1679, DOI: 10.21275/ART20178369
- 5. Grefenstette, J.J., Baker, J.E. 1989. How
Genetic Algorithms Work: a Critical Look at
Implicit Parallelism, Proceedings of the Third
International Conference on Genetic
Algorithms, 20-27.
- 6. Oral, M., Gençal, M.C., 2017. Genetik
Algoritma için İyileştirilmiş Saldırgan ve
Bütünleşik Saldırgan Seçim Yöntemleri,
Proceeding of UBMK: 2nd International
Conference on Computer Sciences and
Engineering, 320-325.
- 7. Goldberg, D.E., 1990. A Note on Boltzmann
Tournament Selection for Genetic Algorithms
and Population-oriented Simulated Annealing.
Complex Systems 4.4, 445-460.
- 8. Harik, G.R. 1995. Finding Multimodal
Solutions using Restricted Tournament
Selection, ICGA, 24-31.
- 9. Matsui, K. 1999. New Selection Method to
Improve the Population Diversity in Genetic
Algorithms. In: Systems, Man, and Cybernetics,
IEEE SMC'99 Conference Proceedings. 1999
IEEE International Conference on. IEEE,
625-630.
- 10. De La Maza, Tidor, B. 1991. Increased
Flexibility in Genetic Algorithms: The use of
Variable Boltzmann Selective Pressure to
Control Propagation, Proceeding of ORSA
Conference: Computer Science and Operations
Research: New Developments in Their
Interfaces, 425-440.
- 11. Pohlheim, H. 1995. The Multipopulation
Genetic Algorithm: Local selection and
Migration, Technical Report, Technical
University Ilmenau.
- 12. Molga, M., Smutnicki, C. 2005. Test Functions
for Optimization Needs, available:
http://www.zsd.ict.pwr.wroc.pl/files/docs/funct
ions.pdf.
- 13. Lobo, F.G., Goldberg, D. 2004. The Parameter-
Less Genetic Algorithm in Practice, Information
Sciences, 167(1-4), 217-232.