PARALEL GENETİK ALGORİTMALARDA FARKLILIK VE GEÇİRGENLİK
Öz
Paralel genetik algoritmalar (PGA’lar) farklı
bireylere sahip birden fazla alt popülasyon üzerinde genetik algoritma (GA)
çalıştırarak arama yapan bir en iyileme algoritmasıdır. PGA’ların başarılı bir arama
yapmasını etkileyen en önemli unsurlardan biri kullanılan göç yöntemidir. Göç
yöntemleri, seçilen bireylerin hangi alt popülasyonlara gönderileceğini
belirler. Göç eden birey, alt popülasyondaki arama kalitesini ve buna bağlı
olarak algoritma başarısını etkiler. PGA’ların GA’lardan daha başarılı sonuçlar
üretmesi, göç işleminin farklılığa olan katkısının bir sonucudur. Bu nedenle, tercih
edilen göç yönteminin farklılığı arttıracak bir etkisinin olması istenir. Bu
çalışmada, farklı göç yöntemleri için performans sonuçları ve farklılık
değerleri verilmiş ve elde edilen sonuçlar karşılaştırılmıştır. Bunun yanında
göç bireylerinin alt popülasyonlar arasında doğru ve etkin taşınması yeni bir
kavram olarak geçirgenlik ile ifade edilmiştir. Farklı göç yöntemleri için
geçirgenlik değerlendirmesi yapılmış ve geçirgenliğin algoritma performansına
katkısı incelenmiştir.
Anahtar Kelimeler
Kaynakça
- [1] M. Lozano, F. Herrera and J.R. Cano, “Replacement strategies to preserve useful diversity in steady-state genetic algorithms”, Information Sciences 178, 4421-4433 (2008).
- [2] J. Denzinger and J. Kidney, “Improving migration by diversity”, The 2003 Congress on Evolutionary Computation, CEC'03, vol. 1, 700- 707 (2003).
- [3] T. Hiroyasu, M. Miki and M. Negami, “Distributed genetic algorithms with randomized migration rate”, IEEE Proc. of Systems, Man and Cybernetics Conference (SMC’99), vol. 1, 689-694 (1999).
- [4] M. Rebaudengo and M.S. Reorda, “An experimental analysis of effects of migration in parallel genetic algorithms”, EWPDP93:IEEE/Euromicro Workshop on Parallel and Distributed Processing, Gran Canaria (E), Gennaio, 232-238 (1992).
- [5] E. Alba and J.M. Troya, “Analyzing synchronous and asynchronous parallel distributed genetic algorithms”, Future Generation Computer Systems 17, 451-465 (2001).
- [6] E. Cantú-Paz, “Markov chain models of parallel genetic algorithms”, IEEE Transactions of Evolutionary Computation, Vol. 4, No. 3, 216-226 (2000).
- [7] E. Cantú-Paz, “Migration policies, selection pressure, and parallel evolutionary algorithms”, In Brave, S., Wu, A. (Eds.) Late Breaking Papers at the Genetic and Evolutionary Computation Conference. Orlando, FL (1999).
- [8] E. Cantú-Paz, “Topologies, migration rates, and multi-population parallel genetic algorithms”, GECCO-99:Proceedings of the Genetic and Evolutionary Computation Conference, San Francisco, CA: Morgan Kaufmann, 91-98 (1999).
Ayrıntılar
Birincil Dil
Türkçe
Konular
Mühendislik
Bölüm
Araştırma Makalesi
Yayımlanma Tarihi
16 Nisan 2012
Gönderilme Tarihi
28 Kasım 2011
Kabul Tarihi
10 Şubat 2012
Yayımlandığı Sayı
Yıl 2012 Sayı: 027