GENETİK ALGORİTMALAR İLE OPTİMİZASYON

Genetik algoritmalar, doğada gözlemlenen evrimsel sürece benzer bir şekilde çalışan arama ve eniyileme yöntemidir. Karmaşık çok boyutlu arama uzayında en iyinin hayatta kalması ilkesine göre bütünsel en iyi çözümü arar.Genetik algoritmalar problemlerin çözümü için evrimsel süreci bilgisayar ortamında taklit ederler. Diğer eniyileme yöntemlerinde olduğu gibi çözüm için tek bir yapının geliştirilmesi yerine, böyle yapılardan meydana gelen bir küme oluştururlar. Problem için olası pek çok çözümü temsil eden bu küme genetik algoritma terminolojisinde nüfus adını alır. Nüfuslar vektör, kromozom veya birey adı verilen sayı dizilerinden oluşur. Birey içindeki her bir elemana gen adı verilir. Nüfustaki bireyler evrimsel süreç içinde genetik algoritma işlemcileri tarafından belirlenirler.(wikipedia)

Genetik algoritmalar en iyileme (optimizasyon) problemlerinin çözümünde kullanılan çok etkili arama yöntemleridir. Eğer bir optimizasyon probleminde birden fazla amaç değerlendiriliyorsa, o zaman buna çok amaçlı problem adı verilir ve bu problemlerin çözümünde NSGA-II yöntemleri kullanılır.Genetik algoritmalar en iyileme (optimizasyon) problemlerinin çözümünde kullanılan çok etkili arama yöntemleridir. Eğer bir optimizasyon probleminde birden fazla amaç değerlendiriliyorsa, o zaman buna çok amaçlı problem adı verilir ve bu problemlerin çözümünde NSGA-II yöntemleri kullanılır.



Solving The Knapsack Problem Using Genetic Algorithm

Sırt Çantası (Knapsack) problemi:

Her birinin ağırlığı wi ile verilen n adet parçayı belli bir kapasitesi olan bir sırt çantasına, maksimum kar getirecek şekilde yerleştirilmesi problemidir.

Genetik Algoritma ile Sırt çantası probleminin çözümü ,Video içeriği:

MATLAB GA Toolbox Kullanmadan Matlab ‘da Bir M-file içerisinde Genetik algorıtmanın kodu yazılır. .(kod yazarken her satırda kullanılan komutlar anlatılıyor.)Ardından Genetik Algoritma ile Sırt çantası (Knapsack) probleme çözümler sunuluyor.



Genetik Algoritma İle  Dağıtım Merkezi (DM) Yer Seçimi Problemi Çözümü

Solving Hub Location Problem with Genetic Algorithm

Bir işletmenin kuruluş aşamasında üzerinde en fazla durulması gereken başlıca 3 konu vardır. Bunlar;

1. En uygun işletme büyüklüğünün veya üretim kapasitesinin seçimi,

2. En uygun üretim teknolojisinin veya üretim yönetiminin seçimi,

3. En uygun işletme kuruluş yerinin seçimidir.

Genetik Algoritma İle  Dağıtım Merkezi (DM) Yer Seçimi Problemi Çözümü  ,Video içeriği:

1.Bölüm: Genetik Algoritmalar(GA)ın-Tarihçesi-Tanımı-Temel Kavramları anlatılıyor.

  1. 2. Bölüm.GENETİK İŞLEMCİLER (Çaprazlama, Mutasyon,Yardımcı İşlemciler,Seçme,…) anlatılıyor.

3.Bölüm. MATLAB GA Toolbox Kullanmadan Matlab ‘da Bir M-file içerisinde Genetik algoritmanın kodu yazılır.(kod yazarken her satırda kullanılan komutlar anlatılıyor.)

4.Bölüm. Genetik Algoritma ile Dağıtım Merkezi (DM) Yer Seçimi Problemi için çözümler sunuluyor.



GENETIC ALGORITHM FOR SOLVING TRANSPORTATION PROBLEM (MATLAB)

Ulaşım modelleri malların kaynaklardan (fabrika,depo gibi) hedeflere( tüketim merkezleri,depolar gibi) taşınmasıyla ilgili problemlere çözüm getirmeyi amaçlar. Tüketim merkezlerinin talepleri, kaynakların arz miktarlarıyla karşılanırken, toplam taşıma maliyetinin de minimum olması hedeflenmektedir.

Ulaştırma Probleminin Genetik Algoritma ile Çözümü Video içeriği:

1.Bölüm: Genetik Algoritmalar(GA)ın-Tarihçesi-Tanımı-Temel Kavramları anlatılıyor.

  1. 2Bölüm.GENETİK İŞLEMCİLER (Çaprazlama, Mutasyon,Yardımcı İşlemciler,Seçme,…) anlatılıyor.

3.Bölüm. MATLAB GA Toolbox Kullanmadan Matlab ‘da Bir M-file içerisinde Genetik algorıtmanın kodu yazılır.(kod yazarken her satırda kullanılan komutlar anlatılıyor.)

4.Bölüm. Genetik Algoritma ile TRANSPORTATION PROBLEM(TSP) probleme çözümler sunuluyor.Eğitime katılmak için tıklayın.




Bir cevap yazın

E-posta hesabınız yayımlanmayacak. Gerekli alanlar * ile işaretlenmişlerdir