Düzenli populasyonu (DP) yönteminin kaliteli populasyon üretme yeteneğinin olasılıksal analizi

Genetik algoritmaların çalışması esnasında karşılaşılan iki tane problem vardır. Bunlar; genetik arama işleminin ıraksaması ve genetik aramanın yerel çözümde tıkanıp kalmasıdır. Bir çok araştırmacı bu problemlerin üstesinden gelmek için genetik operatörlerin yeni varyasyonlarını tanımlamışlardır veya uygunluk fonksiyonu üzerinde değişiklik yapmışlardır. Bununla birlikte DP yönteminde ise temel amaç başlangıçta kaliteli bir populasyon elde etmek ve ondan sonra çözüm arama işlemine başlamaktır. Bu şekilde sözü geçen iki problemin üstesinden gelinmiştir. Bu çalışmanın amacı, DP yöntemi ile elde edilen başlangıç populasyonun kaliteli bir populasyon olduğunu göstermektir. Bunun için probabilistik yöntemlere başvurulmaktadır.

Probabilistic analyse of skill of uniform population (UP) method to generate population of good quality

There are two troubles of genetic algorithms during execution. These are divergence of genetic search and stopping of genetic search in local solution. A lot of researchers have manipulated with the genetic operators or fitness functions to overcome these problems. However, the basic goal of UP method is to obtain an initial population of good quality and then start searching process for solution and so, it is got rid of mentioned problems. The aim of this study is to point out that UP method generates an initial population of good quality. In order to indicate superiority of UP method, probabilistic methods will be used.

___

  • 1. DeJong, K.A., “An Analysis of the Behaviour of a Class of Genetic Adaptive Systems”, doktora tezi, Univ. Mich. Ann Arbor, MI, 1975.
  • 2. Cleveland, G.A.; Smith, S.F., “Using Genetic Algorithms to Schedule Flow Shop Releases”, Proc, 3rd Int. Conf. on Genetic Algorithms, San Mateo, CA: Morgan Kaufmann, 160-169, 1989.
  • 3. Bhanu, B.; Lee, S.; Ming, J., “Self-optimizing Image Segmentation System Using a Genetic Algorithm”, Proc. Fourth Int. Conf. on Genetic Algorithms, San Mateo, CA: Morgan Kaufmann, 362-369, 1991.
  • 4. DeJong, K.A., “Learning with Genetic Algorithm: An Overview”, Machine Learning, 3, 121-138, 1988.
  • 5. Dorigo, M.; Schnepf, U., “Genetic-based Machine Learning and Behaviour-based Robotics: A New Synthesis”, IEEE Trans. on Syst., Man, Cybern., 23, 141-154, 1993.
  • 6. Widrow, B.; Sterns, S.P., “Adaptive Signal Processing”, Englewood Cliffs, NJ: Prentice- Hall, 1985.
  • 7. Etter, D.M.; Masukawa, M.M., “A Comparison of Algorithms for Adaptive Estimation of the Time Delay Between Sampled Signals”, Proc. IEEE Int. Conf. ASSP. 1253-1256, 1981.
  • 8. Etter, D.M.; Hicks, M.J.; Cho, K.H., “Recursive Adaptive Filter Design Using an Adaptive Genetic Algorithm”, Proc. IEEE Int. Conf. ASSP. 635-638, 1982.
  • 9. Yao, L.; Sethares, W. A., “Nonlinear Parameter Estimation via the Genetic Algorithm”, IEEE Trans. on Signal Processing, 42, 927-935, 1994.
  • 10. Potts, J.C.; Giddens, T.D.; Yadav S. B., “The Development and Evaluation of an Improved Genetic Algorithm Based on Migration and Artificial Selection”, IEEE Trans. on Syst., Man, Cybern. 24, 73-86, 1994.
  • 11. Yao, L.; Sethares, W.A.; Kammer, D.C., “Sensor Placement for on-orbit Modal Identification of Large Space Structure via a Genetic Algorithm”, Proc. IEEE Int. Conf. System Engr., Kobe, Japan, 332-335, 1992.
  • 12. Vignaux, G.A.; Michalewicz, Z., “A Genetic Algorithm for the Linear Transportation Problem”, IEEE Trans. on Syst., Man, Cybern., 21, 445-452, 1991.
  • 13. Cohoon, J.P.; Hegde, S.U.; Martin, W.N.; Richards, D.S., “Distributed Genetic Algorithm for the Floorplan Design Problem”, IEEE Trans. on Computer-Aided Design, 10, 483- 491, 1991.
  • 14. Englander, A.C., “Machine Learning of Visual Recognition Using Genetic Algorithms”, Proc. Ann. Int. Conf. Genetic Algorithms and Their Applications, 197-201, 1985.
  • 15. Wilson, S.W., “Adaptive Cortical Pattern Recognition”, Proc. An Int. Conf. Genetic Algorithms and Their Applications, pp.188- 196, 1985.
  • 16. Ankenbrandt, C.; Buckles, B.; Petry, F., “Scene Recognition Using Genetic Algorithms with Semantic Nets”, Pattern Recognition Lett. 11, 285-293, 1990.
  • 17. Siedlecki, W.; Sklanski, J., “Constrained Genetic Optimization via Dynamic Reward- Penalty Balancing and its Use in Pattern Recognition”, Proc. 3rd Int. Conf. Genetic Algorithms, 141-150, 1989.
  • 18. Brill, F.Z.; Brown, D.E.; Martin, W.N., “Fast Genetic Selection of Features for Neural Network Classifiers”, IEEE Trans. on Neural Networks, 3, 1992.
  • 19. Kristinsson, K.; Dumont, G.A., “System Identification and Control Using Genetic Algorithms”, IEEE Trans. on Syst., Man, Cybern., 5, 1033-1046, 1992.
  • 20. Kuo, T.; Hwang, S.-Y., “A Genetic with Disruptive Selection”, IEEE Trans. on Syst., Man, Cybern., 26, 1996.
  • 21. Edmonds, B., “Meta-Genetic Programming: Co-evolving the Operators of Variation”, Turkish J. of Elec. Eng., 9, 13-29, 2001.
  • 22. Srinivas, M.; Patnaik, L.M., “Genetic Search: Analysis Using Fitness Moments”, IEEE Trans. on knowledge and data engineering, 8, 1996.
  • 23. Karcı, A.; Çınar, A.; Ergen, B., “Genetik Algoritma Kullanılarak Minimum Düğüm Kapsama Probleminin Çözümü”, Elektrik- Elektronik, Bilgisayar Mühendisliği 8. Ulusal Kongresi, Gaziantep, Türkiye, 20-23, 1999.
  • 24. Karcı, A.; Çınar, A., “Comparison of Uniform Distributed Initial Population Method and Random Initial Population Method in Genetic Search”, The 15th International Symposium on Computer and Information Sciences, Istanbul, Turkey, 159-166, 2000.
  • 25. Karcı, A.; Arslan, A., “Bidirectional Evolutionary Heuristic for the Minimum Vertex-Cover Problem”, Journal of Computer and Electrical Engineering, kabul edildi
Politeknik Dergisi-Cover
  • ISSN: 1302-0900
  • Yayın Aralığı: Yılda 4 Sayı
  • Başlangıç: 1998
  • Yayıncı: GAZİ ÜNİVERSİTESİ
Sayıdaki Diğer Makaleler

Düzenli populasyonu (DP) yönteminin kaliteli populasyon üretme yeteneğinin olasılıksal analizi

ALİ KARCI, Ahmet ARSLAN

Su, tuz ve ağır metal etkisindeki Bolu kaolininin; Likit limit, plastik limit ve hidrometri analizi yapılarak kaolinin aktivitesine etkisinin araştırılması

M. Haluk ÇELİK, Yücel GÜNEY, Hakan KOYUNCU, YILMAZ KOÇAK

Hastane bünyesindeki cihazların bakım onarım takibine yönelik yazılım çalışması

Musa ŞAHİN, SERDAR MÜLDÜR, İNAN GÜLER

Buji ile ateşlemeli motorlarda tek nokta yakıt enjeksiyon ve karbüratör sistemlerinin performansa etkileri üzerine deneysel bir araştırma

Sahir SALMAN, Can ÇINAR, Yakup SEKMEN

Farklı geometrik yapıdaki kırmızı biberlerin PLC kontrollu güneş enerjili-gizli ısı depolamalı kurutucuda kurutulması

AYHAN ONAT, A. Talat İNAN, Zafer GÜL

Bilgisayar destekli uluslararası hastalık kod bulma sistemi

SERDAR MÜLDÜR

Seyitömer ve Çayırhan uçucu küllerinin portland çimentosu-uçucu kül (PÇ-UK) hamurunun priz başlama ve sonu sürelerine etkisi

M. Haluk ÇELİK, H. Yılmaz ARUNTAŞ, Yakup BARAN

KESME PARAMETRELERİNİN FREZELEMEDE OLUŞAN KESME KUVVETLERİ ÜZERİNDEKİ ETKİLERİ

İHSAN KORKUT, MEHMET ALİ DÖNERTAŞ

Aynı yükü besleyen iki serbest uyartımlı DC motorun dinamik davranışının bond graf yöntemi yardımıyla incelenmesi

Mustafa POYRAZ, Mehmet ÖZDEMİR, ABDULNASIR YILDIZ

EEG işaretlerinde gürültü bastırılması için uyarlamalı Wiener süzgecinin gerçekleştirilmesi

M. Kemal KIYMIK