Please use this identifier to cite or link to this item: http://hdl.handle.net/11452/9997
Full metadata record
DC FieldValueLanguage
dc.contributor.advisorÖzmutlu, H. Cenk-
dc.contributor.authorAltan, Alper-
dc.date.accessioned2020-03-11T07:51:49Z-
dc.date.available2020-03-11T07:51:49Z-
dc.date.issued2013-
dc.identifier.citationAltan, A. (2013). Genetik algoritmada çaprazlama operatörü için bir benzerlik ölçütü geliştirilmesi. Yayınlanmamış doktora tezi. Uludağ Üniversitesi Fen Bilimleri Enstitüsü.tr_TR
dc.identifier.urihttp://hdl.handle.net/11452/9997-
dc.description.abstractGenetik algoritmalar, birçok çözülmesi ve/veya modellemesi zor olan problemde iyi çözümler bulmak için sıklıkla kullanılan yaygın bir yöntemdir. Bu yöntemin en önemli aşamalarından bir tanesi çaprazlama aşamasıdır. Bu aşamada hangi kromozomların hangi kromozomlar ile çaprazlanacağı geleneksel genetik algoritma uygulamalarında rassal olarak belirlenmekte ve çeşitli çaprazlama kurallarına göre çaprazlama yapılmaktadır. Bu çalışmada eşleşmek için seçilen kromozomların hangisinin hangi kromozom ile eşleşeceği kararını, rassallıktan çıkararak, kromozomların benzerlik değerlerinin hesaplanması ile belirli kurallar çerçevesinde yapılması gerçekleştirilmiştir. Bu amaca yönelik olarak yeni bir benzerlik ölçütü tanımlanmıştır. Yeni benzerlik ölçütü tanımlanırken, bilgi teknolojileri alanında sıklıkla içerik benzerliğini tespit etmek için kullanılan ve sadece elemanları değil de onların sıralamalarını da dikkate alan ölçütlerden esinlenilmiştir. Geliştirilen metot genetik algoritmaların yaygın olarak kullanıldığı iki problem tipi için test edilmiş ve sonuçları sunulmuştur. Analizler sonucu test edilen iki problem için de, yeni geliştirilen benzerlik ölçütü kullanılarak yürütülen algoritmanın, standart genetik algoritma metoduna göre daha iyi sonuç verdiği tespit edilmiştir.tr_TR
dc.description.abstractGenetic algorithm is a powerful tool that has been successfully applied to many real world and academic optimization problems and the crossover process is the most important operation of a GA. This paper presents an add-on that helps to improve solution of the GA. The method based on the modification of selection process of chromosomes for crossover by using similarity of the individuals in the population according to a pre-defined method, but not randomly as usual. A new similarity measure is defined to calculate chromosome similarities. The calculation of the similarities of chromosomes likes the approach in information technologies in which the comparison of two texts depends on not only the similarity of words or phrases, but also the order of them. The improved method is tested for two common problems. The average results are better from the regular GA for tested problems.en_US
dc.format.extentXI, 80 sayfatr_TR
dc.language.isotrtr_TR
dc.publisherUludağ Üniversitesitr_TR
dc.rightsinfo:eu-repo/semantics/openAccessen_US
dc.rightsAtıf 4.0 Uluslararasıtr_TR
dc.rights.urihttp://creativecommons.org/licenses/by/4.0/*
dc.subjectGenetik algoritmalartr_TR
dc.subjectBenzerlik ölçütleritr_TR
dc.subjectÇaprazlamatr_TR
dc.subjectGenetic algorithmen_US
dc.subjectSimilarity measureen_US
dc.subjectCrossoveren_US
dc.titleGenetik algoritmada çaprazlama operatörü için bir benzerlik ölçütü geliştirilmesitr_TR
dc.title.alternativeDevelopment a similarity measure for crossover operator in genetic algorithmen_US
dc.typedoctoralThesisen_US
dc.relation.publicationcategoryTeztr_TR
dc.contributor.departmentUludağ Üniversitesi/Fen Bilimleri Enstitüsü/Endüstri Mühendisliği Anabilim Dalı.tr_TR
Appears in Collections:Doktora Tezleri / PhD Dissertations

Files in This Item:
File Description SizeFormat 
360474.pdf1.95 MBAdobe PDFThumbnail
View/Open


This item is licensed under a Creative Commons License Creative Commons