A new optimization method: Big Bang–Big Crunch

“A new optimization method: Big Bang–Big Crunch” başlıklı çalışma Osman K. Erol ve Ibrahim Eksin tarafından yapılmış olup 2006 yılında Advances in Engineering Software, 37(2), 106-111.sayfaları arasında yayınlanmıştır.

Çalışma 10 Mayıs 2004’te gönderilmiş, 21 Şubat 2005’te revize edilmiş; 21 Nisan 2005’te kabul edilmiş, 18 Temmuz 2005 günü yayınlanmıştır.

Popülasyondaki bütün bireyler birbirine benzediği zaman çaprazlama operatörü yeni birey üretemeyeceğinden algoritma durağanlaşır. (stagnation)

Çalışmada Combat Genetic Algorithm (C-GA) yöntemi önerilmiştir.
Rastgele iki birey seçilir. Bu iki bireyin amaç fonksiyonu değerleri (f1,f2) hesaplanır. Daha sonra bu iki değer arasındaki farka göre farklı çaprazlama işlemleri yapılır.
fark=(|f1-f2|)/(f1+f2)
0-1 arasında rastgele bir sayı üretilir.(rand)
Eğer f1 fark ise
normal çaprazlama işlemi yapılır.
Eğer f1>f2 ve rand < fark ise ikinci birey aynen bırakılır, birinci birey çaprazlanır Eğer f1>f2 ve rand > fark ise
normal çaprazlama işlemi yapılır.

Bu işlemler ile çeşitliliğin artacağı iddia edilmiştir.

Büyük Patlama Büyük Çöküş optimizasyon algoritması

Başlangıçta oluşturulan rastgele bireyleri üretme işlemine Büyük Patlama ismi verilmiştir.

Bireylerin fitness fonksiyonu değerleri kullanılarak kütle merkezi(xc) hesaplanır. Kütle merkezi hesabı yerine en iyi birey de kullanılabilir.

Yeni bireyleri xnew = xc + l*r/k denklemi ile oluştururuz.
l=üst sınır
r=rastgele sayı
k=iterasyon sayısı

İndirmek için tıklayınız

Yorum Yapın