Genetik Algoritma Nedir?
Son derece doğrusal olmayan problemler için küresel minimumları bulun.
Genetik Algoritma Nedir?
Genetik algoritma (GA), biyolojik evrimi taklit eden doğal bir seçim sürecine dayanan hem kısıtlı hem de kısıtlamasız optimizasyon problemlerini çözmek için kullanılan bir yöntemdir. Algoritma, bireysel çözümlerden oluşan bir popülasyonu tekrar tekrar değiştirir. Her adımda, genetik algoritma mevcut popülasyondan rastgele bireyler seçer ve bunları bir sonraki neslin çocuklarını üretmek için ebeveyn olarak kullanır. Birbirini izleyen nesiller boyunca, popülasyon optimum çözüme doğru “evrimleşir”.
Genetik algoritmayı, amaç fonksiyonunun süreksiz, farklılaştırılamaz, stokastik veya yüksek oranda doğrusal olmadığı problemler de dahil olmak üzere standart optimizasyon algoritmaları için uygun olmayan problemleri çözmek için uygulayabilirsiniz.
Genetik algoritma, klasik, türev tabanlı optimizasyon algoritmasından aşağıdaki tabloda özetlendiği gibi iki ana şekilde farklılık gösterir.
Klasik Algoritma
|
Genetik Algoritma
|
|
Her iterasyonda tek bir nokta üretir. Nokta dizisi optimal bir çözüme yaklaşır.
|
Her iterasyonda bir nokta popülasyonu oluşturur. Popülasyondaki en iyi nokta optimal çözüme yaklaşır.
|
|
Dizideki bir sonraki noktayı deterministik bir hesaplama ile seçer.
|
Rastgele sayı üreteçlerini kullanan hesaplama ile bir sonraki popülasyonu seçer.
|
Genetik algoritmaların uygulanması hakkında daha fazla bilgi için Global Optimizasyon Araç Kutusu‘na bakın.
*(Global Optimization Toolbox.)
Örnekler ve Nasıl Yapıldığı:
Example and How To
Yazılım Referansı
Ayrıca bakınız: Global Optimizasyon Araç Kutusu, Optimizasyon Araç Kutusu, tavlama benzetimi, doğrusal programlama, ikinci derecedenprogramlama, tamsayılı programlama, doğrusal olmayan programlama
