Parallel genetic
algorithms (PGAs) are optimization algorithms that search by running genetic
algorithm (GA) on more than one subpopulation with different individuals. One
of the most important factors that affects successful search of PGAs is the
migration method employed. Migration methods determine the subpopulations where
selected individuals will migrate to. The migrating individual affects quality
of the search at the subpopulation, and consequently the success of the
algorithm. The reason that PGAs offer more successful results than GAs is the
contribution of the migration process to diversity. Therefore, the preferred
migration method should have an impact that increases the diversity. In this
study, performance results and diversity values have been provided for
different migration methods and the obtained results have been compared.
Additionally, migration of individuals among subpopulations properly and
effectively has been expressed by the permeability as a new concept.
Permeability evaluation has been carried out for different migration methods
and contribution of the permeability to performance of the algorithm has been
investigated.
Parallel genetic algorithms migration methods diversity permeability
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.
Paralel genetik algoritmalar göç yöntemleri farklılık geçirgenlik
Birincil Dil | Türkçe |
---|---|
Konular | Mühendislik |
Bölüm | Makaleler |
Yazarlar | |
Yayımlanma Tarihi | 16 Nisan 2012 |
Yayımlandığı Sayı | Yıl 2012 Sayı: 027 |
HAZİRAN 2020'den itibaren Journal of Scientific Reports-A adı altında ingilizce olarak yayın hayatına devam edecektir.