İçindekiler:
Tanım - Genetik Algoritma ne anlama geliyor?
Genetik algoritma yapay zeka ve hesaplamada kullanılan buluşsal bir arama yöntemidir. Doğal seleksiyon ve evrimsel biyoloji teorisine dayanan arama problemlerine optimize edilmiş çözümler bulmak için kullanılır. Genetik algoritmalar, büyük ve karmaşık veri kümelerinde arama yapmak için mükemmeldir. Kısıtlamasız ve kısıtlı optimizasyon sorunlarını çözebildikleri için karmaşık sorunlara makul çözümler bulabildikleri düşünülmektedir.
Techopedia Genetik Algoritmayı Açıklıyor
Genetik algoritma, bir problemi çözmek için seçim, mutasyon, kalıtım ve rekombinasyon gibi evrimsel biyolojiden esinlenen teknikleri kullanır. Genetik algoritmalarda en yaygın kullanılan yöntem, belirli bir popülasyondan rastgele bir grup birey oluşturmaktır. Bu şekilde oluşturulan bireyler programcı tarafından sağlanan değerlendirme fonksiyonu yardımıyla değerlendirilir. Daha sonra kişilere verilen duruma uygunluğu dolaylı olarak vurgulayan bir puan verilir. En iyi iki birey daha sonra bir veya daha fazla yavru oluşturmak için kullanılır, bundan sonra yavru üzerinde rastgele mutasyonlar yapılır. Uygulamanın ihtiyaçlarına bağlı olarak, prosedür kabul edilebilir bir çözüm elde edilinceye veya belirli sayıda nesil geçene kadar devam eder.
Genetik bir algoritma klasik, türev tabanlı bir optimizasyon algoritmasından iki şekilde farklıdır:
- Genetik algoritma her yinelemede bir nokta popülasyonu oluştururken, klasik bir algoritma her yinelemede tek bir nokta oluşturur.
- Genetik bir algoritma rasgele sayı üreteçlerini kullanarak bir sonraki popülasyonu hesaplama ile seçerken, klasik bir algoritma deterministik hesaplama ile bir sonraki noktayı seçer.
Geleneksel yapay zeka ile karşılaştırıldığında, genetik bir algoritma birçok avantaj sağlar. Daha sağlamdır ve girişlerdeki küçük değişiklikler veya gürültünün varlığı nedeniyle bozulmalara karşı hassastır. Praxis, lineer programlama, sezgisel, ilk veya genişlik gibi diğer optimizasyon yöntemleri ile ilgili olarak, bir genetik algoritma büyük çok modlu durum uzayları, büyük durum uzayları veya n-boyutlu yüzeyleri ararken daha iyi ve daha önemli sonuçlar sağlayabilir.
Genetik algoritmalar, robotik, otomotiv tasarımı, optimize edilmiş telekomünikasyon yönlendirme, mühendislik tasarımı ve bilgisayar destekli moleküler tasarım gibi birçok alanda yaygın olarak kullanılmaktadır.
