Genetik algoritmaların hesapsal ve yapısal olarak incelenmesi / Mehmet Parlak ; Danışman İlyas Eminoğlu.

Abstract

Genel olarak mühendislik problemleri tasarım sürecinde bir tür optimizasyon problemine dönüşmektedir. Bu tezde, optimizasyon problemlerinin çözümünde kullanılan yöntemlerden biri olan genetik algoritmalar hesapsal ve yapısal olarak ele alınmıştır. Genetik algoritmalar topluluk tabanlı olup, başlangıç topluluğu rasgele seçilebilmektedir. Temel olarak kılavuzlanmış bir rasgele sayı üretme tekniği olan GA bu tezde 4 ana başlıkta incelenmiştir. Birinci bölümde genetik algoritmaya giriş yapılmış, tarihçesi hakkında kısaca bilgi verilmiş ve türev tabanlı olmayan bir arama algoritması (çözüm tekniği) olarak kullanılma nedenlerinden bahsedilmiştir. Ayrıca GA ana hatlarıyla irdelenmiş ve daha sonra adım adım işleyişi ele alınmıştır. İşleyişindeki temel adımlar: başlangıç topluluğunun oluşturulması, kodlama, seçme mekanizması ve genetik operatörler ayrıntılarıyla irdelenmiştir. İkinci bölümde, GA teknik olarak zorluk çıkaran çok modluluk problemi ve muhtemel çözüm adayları olan ayıklama ve paylaşım yöntemleri ele alınmıştır. Bu yöntemlerin kullanılma nedenleri ve bazı benzetim sonuçları verilmiştir. Çok modlu bir yapay test işlevi kullanılarak tek amaçlı genetik algoritmada ayıklama ve paylaşım yöntemleri benzetim ile karşılaştırılmıştır. Ayrıca yarıçap (niche) katsayısının ayıklama ve paylaşım yöntemleri için pratik önemi benzetim ile vurgulanmıştır. Üçüncü bölümde ise, kaynaklarda artarak ilgi gören ve birden fazla amaç işlevi içeren çok amaçlı genetik algoritma yöntemlerine ait temel yaklaşımlar ve puanlama metotları irdelenmiştir. Buna ilave olarak çok amaçlı genetik algoritmalardan biri olan değişken ağırlıklı amaç işlevli GA ile ilgili bir benzetim çalışması yapılmıştır. Temel olarak genetik algoritmalar bir sistemde yapı belirlendiğinde ilgili yapıya ait serbest parametrelerin amaç işleve göre bulunmasında kullanılmaktadır. Buna bir örnek uygulama olarak, kaynaklarda verilen ve uzman tarafından tasarlanmış bir bulanık mantık denetleyici kullanılarak hız denetimi yapılan bir sürekli mıknatıslı DC motor seçilmiştir. Bulanık mantık denetleyicisindeki yapı aynen alınmış ve yapıdaki tüm serbest parametreler (toplam 9 kuraldan oluşan bulanık mantık denetleyici 21 adet parametreden oluşmuştur) GA yardımıyla bulunmuştur. Bu şekilde GA, uzman bilgisi kullanmadan bulanık mantık denetleyiciyi başarı ile tasarlamış ve çalıştırmıştır. Ayrıca genetik algoritmaların tasarladığı bulanık mantık denetleyicide kural sayısını azaltılabileceği gözlenmiştir. Son bölümde ise yapılan çalışmalar ve elde edilen sonuçlar özetlenmiştir. Ayrıca tezin ek kısmında bu çalışmada kullanılan bazı ana ve alt programlara yer verilmiştir.