İnteraktif ve Web Tabanlı Genetik Algoritma Eğitim Yazılımı

Yıl 2017, Cilt: 21 Sayı: 3, 928 - 934, 28.04.2017

Mehmet Bilen Ali Hakan Işık Tuncay Yiğit

Öz

Genetik algoritma optimizasyon problemlerinin çözümünde sıklıkla tercih edilen yapay zeka algoritmalarından biridir. Doğadaki canlıların evrimsel sürecinden esinlenerek geliştirilen genetik algoritma, karmaşık yapısından dolayı anlaşılması zor bir çalışma mekanizmasına sahiptir. Bu zorluğun üstesinden gelebilmek için genetik algoritmanın öğretilmesini destekleyici yazılımlar geliştirilmesi büyük öneme sahiptir. Bu çalışmada, genetik algoritma temellerinin ve çalışma prensiplerinin etkileşimli ve kolay bir şekilde öğretilmesi amacıyla interaktif ve web tabanlı genetik algoritma eğitim yazılımı geliştirilmiştir. Yazılımın ASP.NET MVC platformunda uyumlu (responsive) yapıda olması ile literatürde ilk defa farklı tarayıcı boyutlarına sahip masaüstü, dizüstü, tablet ve cep telefonlarından yazılıma erişebilmesi ve kullanılabilmesi sağlanmıştır. Yazılımın sahip olduğu ders içerikleri, uygulamalar ve genetik algoritma arayüzler sayesinde etkili ve verimli bir öğrenme gerçekleşmesine katkı sağlanmıştır. Çalışmada, hiçbir kodlama bilgisi gerekmeden genetik algoritma parametreleri gerçek zamanlı olarak değiştirilebilmekte ve sonuçlar grafiksel çıktılar ile gözlenebilmektedir. Böylece genetik algoritma çalışma mekanizmasının kolay bir şekilde öğrenilmesine olanak sağlanmaktadır. Literatürdeki diğer çalışmalar ile karşılaştırıldığında sunulan çalışma, kolaylık, erişilebilirlik ve görsellik özellikleri ile de yenilik getirmektedir.

Anahtar Kelimeler

Web tabanlı, İnteraktif; Genetik algoritma; ASP.NET MVC; Eğitim yazılımı

Kaynakça

• [1] Stasko, J. 1990. Framework and System for Algorithm Animation. Computers, 27-39.
• [2] Bayer, S., E., Wang, L. 1991. A Genetic Programming Environment: Splicer. Tools for Artificial Intelligence, California, 138-144.
• [3] Dabs, T., Schoof, J. 1998. A Graphical User Interface for Genetic Algorithms. Technical Report 98, Lehrstuhl for Genetic Informatik II, University Wuzburg.
• [4] Collins, T. Understanding evolutionary computing: A hands on approach. 1998. PRoceedings of 1998 IEEE International Conference on Evolutionary Computatio. Piscataway,NJ.
• [5] Hart, E., Ross, P. 2001. GAVEL - a New Tool for Genetich Algorithm Visualization. IEEE Transactions on Evolutionary Computation. 5(4), 335-448.
• [6] Ying-Hong, L., Chuen-Tsai, S. 2001. An Educational Genetic Algorithms Learning Tool. IEEE Transactions on Education. 44(2).
• [7] Dinis, R., Simoes, A., Bernardino, J. 2013. GraphEA: a 3D Educational tool for genetich algorithms. Proceedings of the 15th annual conference companion on Genetic and evolutionary computation. 6-10 July, Amsterdam, 1293-1300.
• [8] Holland, J., H. 1975. Adaptation in Natural and Artificial Systems. Michigan, University of Michigan Press, 183p.
• [9] Aktürk, F. 2013. Genetik Algoritma ile Büyükbaş Süt Hayvanlarında Süt Verimi Maksimizasyonu. Gazi Üniversitesi Sosyal Bilimler Enstitüsü, Yüksek Lisans Tezi, 184s, Ankara.
• [10] Öztemel, E. 2012. Yapay Sinir Ağları. Papatya Yayıncılık, İstanbul, 230s.