:::: MENU ::::
Ocak 2017

Advanced Population Diversity Measures in Genetic Programming

“Advanced Population Diversity Measures in Genetic Programming” başlıklı çalışma Edmund Burke, Steven Gustafson, Graham Kendall ve Natalio Krasnogor tarafından yapılmış olup 2002 yılında International Conference on Parallel Problem Solving from Nature (pp. 341-350) Springer Berlin Heidelberg. konferansında sunulmuştur.

Fitness değerleri fenotiplere,
Bireyler genotiplere karşılık gelmektedir.

Çalışmada çeşitlilik ve fitness değerlerinin Spearman korelasyonu kullanılmıştır.

Çalışmayı indirmek için:

Advanced_Population_Diversity_Measures_in_Genetic_Programming


An Adaptive Genetic Algorithm based on Population Diversity strategy

“An Adaptive Genetic Algorithm based on Population Diversity strategy” başlıklı çalışma Chen Lin tarafından yapılmış olup 2009 yılındaki Genetic and Evolutionary Computing, WGEC’09. 3rd International Conference on. IEEE, konferansında sunulmuştur.

Çalışmada mutasyon olasılığını popülasyon uygunluğunun ortalama karesel sapması temelinde dinamik olarak ayarlayan adaptif bir genetik algoritma önerilmiştir.

Genetik algoritmada;
Seçim işlemi popülasyon çeşitliliğini azaltır.
Çaprazlama işlemi popülasyon çeşitliliğini azaltmaz.(artırıp değiştirmediğine emin değilim!)
Mutasyon işlemi popülasyon çeşitliliğini artırır.

Mutasyon işleminin gerçekleştirilme olasılığı popülasyon çeşitliliğine etki eden en önemli unsurdur.

İlgili çalışmalar:

-Shen Yuan-xia, Zhang Cui-fang. A Modified Genetic Algorithm with Maintaining Diversity. Journal of system simulation. Vol.17 No.5, May 2005(1052-1053)

-Liu Zhi-ming,ZHOU Ji-liu,Chen Li. A Novel Genetic Algorithm Operator for Maintaining Diversity. Mini-Micro Ststem. Vol.24 No.5 2003.5

-Deng Li,Rui-Hua. An Improved Fuzzy Genetic Algorithm to suppress the Premature Convergence. Computer Science. 2007 Vol.34 No.11

Popülasyonun ortalama karesel sapması “ASD(average square deviation)” parametresi kullanılmıştır. ASD’nin büyük olması çeşitliliğin çok, küçük olması bireylerin birbirine benzediği anlamına gelmektedir.

Çalışmada ASD’ye bağlı olarak mutasyon olasılığı adaptif olarak değiştirilmiştir.

ASD her jenerasyonda aşağıdaki şekilde hesaplanmaktadır.

asd

Çalışmada;
1-Değerler gerçek sayı olarak kodlanmıştır.
2-Seçim işleminde hem belirli sayıda en iyi birey yeni jenerasyona aktarılmış, hem de Monte Carlo metoduyla iyi olan bireylerin birden fazla seçilmesine imkan tanınmıştır.
3-Çaprazlama işleminde birbirine en uzak olan iki birey alınır, böylece akraba evliliğinden kaçınılmış olur.
4-Mutasyon işlemi ASD parametresine bağımlı olarak yapılır. ASD düştükçe mutasyon olasılığı artırılır. İlişki aşağıdaki şekildedir:
pm

Çalışmayı indirmek için:

An_Adaptive_Genetic_Algorithm_based_on_Population_Diversity_strategy


Sınıflandırmada yanlış pozitif ve yanlış negatif hata ne anlama gelir?

Yanlış sınıflandırmadan kaynaklanan farklı maliyetlerin veya risklerin olduğu durumlarda sınıfların eşit önemde olması varsayımı ihlal edilebilir. Örneğin bazı laboratuvar ölçümlerine göre bir hastanın kanser olup olmadığına karar verecek bir sınıflandırıcı ele alındığında iki tip hata vardır. Bu hatalardan “yanlış pozitif (false positive)” sınıflandırıcının sağlam bir hastayı kanser hastası olarak sınıflandırdığında, “yanlış negatif (false negative)” ise gerçekte kanser olan bir hastayı sağlıklı olarak sınıflandırdığında oluşur. Genel olarak yanlış negatif hatalar yanlış pozitif hatalardan daha maliyetlidir. Bu nedenle öğrenme algoritmasından daha az yanlış negatif hatalar yapan bir sınıflandırıcı tercih etmesi istenebilir.


Öngörücü öğrenme süreçleri hangi aşamalardan oluşur?

Bütün öngörücü öğrenme süreçleri temel olarak:
-Verilen eğitim kümesinden sistemdeki bilinmeyen bağımlılıkları öğrenme veya tahmin etme.
-Tahmin edilen bağımlılıkları kullanarak sistemde yer alacak yeni girdiler için çıktılar öngörme.
aşamalarından oluşmaktadır.

Bu iki aşama sırasıyla; özelden (eğitim kümesi) genele (model) ulaşmak olarak tanımlanan tümevarım (induction) ve genel bir model ile birlikte verilen girdiden çıktıya ulaşmak olarak tarif edilen tümdengelim (deduction) isimli iki klasik çıkarsama tipine karşılık gelmektedir.


Sayfalar:1234