:::: MENU ::::

Diferansiyel Gelişim Algoritması (Differential Evolution Algorithm)

24 Mart 2017 günü eklenmiştir: Kendi cümlelerimle DE algoritmasını anlattım, okumak için: http://ahmetcevahircinar.com.tr/2017/03/24/farksal-gelisim-differential-evolution-algoritmasi-nasil-calisir/

Popülasyon tabanlı sezgisel bir algoritma olan DGA özellikle tamamen düzenlenmiş uzayda tanımlı ve gerçek degerli tasarım parametrelerini içeren fonksiyonları optimize etmek amacıyla kullanılan bir algoritmadır.

DGA, Price ve Storn tarafından 1995 yılında geliştirilmiş, özellikle sürekli verilerin söz konusu olduğu problemlerde etkin sonuçlar verebilen, işleyiş ve operatörleri itibariyle genetik algoritmaya dayanan popülasyon temelli sezgisel optimizasyon tekniğidir.

GA’daki çaprazlama, mutasyon ve seçim operatörleri DGA’ da da kullanılmaktadır. Farklı olarak her bir operatör tüm popülasyona sırayla uygulanmamaktadır. Kromozomlar tek tek ele alınmakta, rastgele seçilen diğer üç kromozomda kullanılarak yeni bir birey elde edilmektedir. Bu işlemler sırasında mutasyon ve çaprazlama operatörleri
kullanılmış olmaktadır. Mevcut kromozomla elde edilen yeni kromozomun uygunlukları karşılaştırılarak uygunluğu daha iyi olan, yeni birey olarak bir sonraki popülasyona aktarılmaktadır. Böylelikle seçim operatörü de kullanılmış olmaktadır. Üretilen çözümlerin kalitesi, amaç fonksiyonuna ürettikleri değerle (uygunluk değeri) ölçülmektedir.

Parametreler:
parametreler

DGA’nın Adımları. Kullanılan Fonksiyon: F(X)=X1+X2+X3+X4+X5

de1

de2

Kaynak: Keskintürk, Timur. “Diferansiyel gelişim algoritması.” İstanbul Ticaret Üniversitesi Fen Bilimleri Dergisi 5.9 (2006): 85-99.

İndirmek için:

diferansiyel-gelisim-algoritmasi


4 Yorum

Görüşlerinizi önemsiyorum...