“Dynamic Diversity Control by Injecting Artificial Chromosomes for Solving TSP Problems” başlıklı çalışma Chang, P. C., Huang, W. H., Liu, J. Y. C., Chen, C., & Ting, C. J 2008 yılındaki IEEE Congress on Evolutionary Computation (IEEE World Congress on Computational Intelligence) kongrede sunulmuş ve çalışma 542-549. sayfalarda basılmıştır.
Lokal optimuma takıldığı noktalarda belirli bir eşik değer belirlenerek o değere ulaşıldığında popülasyonun ortalama değerlerine sahip yapay ajanlar eklenerek çözümün takıldığı noktadan kurtulmasını amaçlamaktadır.
Genetik algoritma komşuluk bazlı aramayı kullanan sezgisel yöntemlere göre daha geniş bir şekilde arama uzayını taramaktadır. Bunun yani sıra GA lokal optimumlarda takılmaya daha elverişlidir.
dlow ve dhigh olarak düşük ve yüksek çeşitlilik ortalamaları(diversity measure) belirlenmiştir. dlow’a düşüldüğünde dhigh’a yükselinceye kadar yapay ajan eklemesi yapılır. dhigh’a gelen sistem araştırma sürecine devam eder.
Popülasyon çeşitliliği evrimsel hesaplamanın performansı için esas noktadır.
Population Diversity değeri belirtilen eşik değerinden büyükse klasik GA çalışır, küçük ve eşit olursa yapılan modifikasyon uygulanır.
Üretilecek yeni kromozomların seçimi için çiftleşme havuzundaki fitness değeri kabul edilebilir durumda olan en iyi 100 kromozon seçilir. Bu 100 kromozom temel alınarak oluşturulan kromozomlar üreme havuzuna enjekte edilir.
DDCGA algoritmasının sözde kodu:
Seçim işlemi rulet tekerleği prensibine göre yapılmaktadır.
Dominance matrix aşağıdaki şekilde oluşturulmuştur.
Olasılık matrisi:
Çiftleşme havuzunda bulunan ana kromozom ile yapay kromozom arasında seçim yapılır. İyi olan kalır, diğeri silinir.
Diversity Measure aşağıdaki şekilde hesaplanmıştır:
Literatürde 5 farklı çeşitlilik ölçme yaklaşımı(diversity measure approach) bulunmaktadır.
1-By Hamming Distance(Hamming Uzaklığı)
2-Euclidean Distance
3-Connection Matrix
4-Information Entropy
5-…
Düşük fitness ve diversity değeri olanlar süreçte elenmektedir. Böylelikle yüksek diversity ve fitness değerlerine sahip ana bireylerden oluşan yapay bireyler daha kaliteli sonuçlar üretmektedir.
KroA100 isimli GSP’ne uygulanan metodun sonuçları incelendiğinde düşük diversity değeri olanlar elendiği zaman daha başarılı olunduğu ortadadır.
Archive size artırıldığı zamanda başarı artmaktadır.
Makaleyi indirmek için:
DynamicDiversityControlbyInjectingArtificialChromosomesforSolvingTSPProblems
ASKON Konya’da MEVKA TeknoGirişim Girişimci-Yatırımcı Buluşmaları’na katıldım
ASKON Konya’nın MEVKA TeknoGirişim Girişimci-Yatırımcı Buluşmaları kapsamında 23 Ağustos 2023 Çarşamba günü ASKON Konya şubesinde>>>
Ağu
Matlab’da matrisin tüm elemanlarını belirli bir sayıdan nasıl çıkarırız?
Elimizde doğruluk oranlarının olduğu bir k matrisi olduğu varsayalım, bu matris içerisindeki tüm değerleri 1>>>
Şub
Matlab’ta iç içe döngüyle matris gezerek istediğimiz veriyi nasıl buluruz?
Başlık tam ifade eder mi bilmiyorum ama benim ihtiyacım olan şey 10 sütun, 1593 satıra>>>
Şub
A Review on Deep Learning-Based Methods Developed for Lung Cancer Diagnosis
Yüksek Lisans öğrencilerimden Türkan Beyza KARA’nın sunmuş olduğu “A Review on Deep Learning-Based Methods Developed>>>
Oca
İlk yabancı yazarlı ortak makalem yayınlandı
Birbirimizi hiç görmeden ve sesli olarak da hiç konuşmadan e-posta üzerinden tanışıp ortak bir çalışma>>>
4 Comments
Eki
Konya’da göz lazer ameliyatı oldum
25 yıldır takmakta olduğum ve kendisinden ayrılırken 6,5 numara olan gözlüğüme Konya’da göz lazer ameliyatımı>>>
Ağu
Tek kelimeyle beni nasıl tanımladılar?
YouTube üzerinden yapmış olduğum bir yoruma gelen yanıtta “…dürüst olun…” içeriğini görünce aklıma geçtiğimiz günlerde>>>
3 Comments
Ağu
Konya Akıllı Şehir HACKATHON’unda 3.olduk
Kısaca daha önceki yazımda bahsettiğim Konya Akıllı Şehir HACKATHON’unda 3.olduk. Selçuk Üniversitesi Teknoloji Fakültesi Bilgisayar>>>
1 Comment
May
Sentius ekibi olarak, Akıllı Şehir HACKATHON’una katıldık
Konya Akıllı Şehir HACKATHON’unda 3.olduk Konya Bilim Merkezi ile GDG Konya’nın düzenlediği Akıllı Şehir HACKATHON’una>>>
1 Comment
May
BİLMÖK 2022 için yazılmış gecikmiş bir yazı :)
Türkiye’nin en büyük öğrenci kongresi BİLMÖK 21-23 Mayıs 2022 günlerinde Konya’da Konya Teknik Üniversitesi’nin organizasyonuyla>>>
May
Genç Bakış Gazetesi’nden Beyzanur Polat’ın yaptığı haber…
Genç Bakış Gazetesi’nden Beyzanur Polat’ın yaptığı haber…>>>
Kas
Binary Sooty Tern Optimization Algorithms for solving Wind Turbine Placement Problem
Binary Sooty Tern Optimization Algorithms for solving Wind Turbine Placement Problem İndirmek için tıklayınız.>>>
Eyl
Konya Model Fabrika’yı Ziyaretim ve Konya Dijital Dönüşüm
“konya dijital dönüşüm” kelimesini Google üzerinden arattığım zaman Konya Model Fabrika‘yı keşfettim. 5 Ağustos 2021>>>
Ağu
Otomatlar, Biçimsel Diller ve Turing Makineleri – Dr. Emre Sermutlu – Cinius Yayınları
2020-2021 bahar yarıyılında Otomata Teorisi ve Biçimsel Diller dersini verirken kullanmam için Selçuk Üniversitesi Teknoloji>>>
Mar
4-6 MART 2021 ÇEVRİMİÇİ TÜBİTAK-2237-B PROJE EĞİTİMİ ETKİNLİĞİ KTÜ – TRABZON
Alanında dünyada öncü Prof. Dr. Yener EYÜBOĞLU, Prof. Dr. Asım KADIOĞLU, Prof. Dr. Nurettin YAYLI,>>>
Mar
ARDEB 1001 – 2020 Sonuçlarını Değerlendirme ve Yenilikler Toplantısı
>>>
Şub
2021 yılı içerisinde değerlendirilebilecek konferanslar
GLOBAL CONFERENCE on ENGINEERING RESEARCH online 2-5 June 2021 Abstract or Full Paper Submission: 2>>>
Şub
Sayfamda paylaştığım bütün Karikatürler silinmiştir
İsimsiz bir uyarı yorumuyla araştırdığım vakit gördüm ki bazı karikatüristler blog sayfalarında karikatür paylaşanlara dava>>>
Oca
MATLAB – Error: Functions cannot be indexed using {} or . indexing.
data = get(z9).OutputData{1}; satırında aşağıdaki şekilde hata vermekteydi. Error: Functions cannot be indexed using {}>>>
Oca
“ERASMUS+ Yüksek Öğretim” konulu seminer notları
“ERASMUS + Yüksek Öğretim” konulu seminer notları Dr. Öğretim Üyesi Kemal TÜTÜNCÜ hocam tarafından sunulan>>>
Oca