:::: MENU ::::

Population diversity of particle swarms

“Population diversity of particle swarms” başlıklı çalışma Shi, Yuhui ve Russell C. Eberhart tarafından yapılmış olup 2008 yılındaki IEEE Congress on Evolutionary Computation (IEEE World Congress on Computational Intelligence) kongresinde sunulmuştur.

Fitness tabanlı popülasyon çeşitliliğini ölçme teknikleri

1-Popülasyondaki bireylerin fitness değerlerinin standart sapması
2-Popülasyonun ortalama değeri ile mevcut bireylerin ortalama öklid uzaklığı [İlgili çalışma: Matsui, K. “New selection method to improve the population diversity in genetic algorithms.”]

A-Birey deneyimli popülasyon pozisyon çeşitliliği

a

Tüm bireylerin tüm boyutlarındaki değerler toplanarak “birey x boyut”‘a bölünerek popülasyonun ortalaması elde edilir. Daha sonra her bir bireyin her bir boyutundan bu ortalama çıkarılır ve sonuçlar toplanır ve “birey x boyut”‘a bölünerek bir ölçüt elde edilir.

B-Öklid uzaklığına dayalı popülasyon çeşitliliği

b

Öklid uzaklıkları ölçülen bireyler, belirlenmiş a-b değerleri arasında oluşmak üzere sınırlandırılmaktadır.

C-Boyut deneyimli popülasyon pozisyon çeşitliliği

c

m: popülasyon büyüklüğü
n: popülasyon boyutu
i: 1 ile m arasında değişen bir değer
j: 1 ile n arasında değişen bir değer

Sonuçta her boyuttaki değer için ölçülen çeşitlilik değerlerinin bulunduğu bir vektör elde edilir. Bu değerler kullanılarak aşağıdaki şekilde ölçümlerde yapılabilir.

1-Ağırlıklı Toplam Pozisyon Çeşitliliği

1

wj değerleri 1’e eşit veya küçük ağırlık değerleridir. Bütün boyutlar aynı gibi davranırsa wj=1/n olarak kabul edilir.

2-Ağırlıklı Maksimizasyon Pozisyon Çeşitliliği

2

3-Pozisyon Çeşitliliği Vektör Uzunluğu

3

4-Normalize edilmiş boyut deneyimli popülasyon pozisyon çeşitliliği

4

POPÜLASYON HIZ ÇEŞİTLİLİĞİ

PSO algoritmasında önemli bir parametre olan Hız(Velocity) değerinin çeşitliliği popülasyon çeşitliliğine etki etmektedir. Çalışmada yukarıda parçacıklar için önerilerin çeşitlilik ölçme metodları hız özelinde yeniden düzenlenmiştir. Aşağıda hepsini toplu halde görebilirsiniz.

velocity-diversity

Pozisyon(position), Hız(speed) ve Yön(direction) için ayrı ayrı hesaplanan çeşitlilik ölçüm değerleri toplanarak tek bir değer elde edilir. Çünkü bireyin pozisyonuna, hızına ve yönüne aynı anda karar vermemiz gerekmektedir.

d

Nelere cevap aranabilir?

-Çeşitlilik nasıl kontrol edilebilir?
-Algoritmadaki parametrelerin(c1,c2,Vmax gibi) çeşitliliği etkileri nelerdir?
-Çeşitliliği artırmak veya azaltmak için en iyi yol hangisidir?
-Pozisyon(position), Hız(speed) ve Yön(direction) ölçütleri nasıl ağırlıklandırılabilir? Bu çalışmada hepsi toplanarak eşit değerlendirmeye tutulmuştur.
-Pozisyon(position), Hız(speed) ve Yön(direction) ölçütlerine uygulanabilecek istatistiksel yaklaşımlar var mıdır? Var ise gerekli ve kullanışlı mıdır?

Sonuç

Popülasyon çeşitlilik değerini ölçmek ilk adımdır. Optimum çeşitlilik değerini tespit etmek önemli bir çalışmadır. Optimum çeşitlilik değeri belirlenebilirse buna uygun bireylerin nasıl üretileceği de önemli bir sorundur. Çalışmada ilk adım atılmış ve bazı ölçütler önerilmiştir.

Çalışmayı indirmek için :
population_diversity_of_particle_swarms


Ölçü, ölçüm, ölçüt, ölçek, metrik nedir?

ölçüt: Bir yargıya varmak veya değer vermek için başvurulan ilke, kıstas, mısdak, kriter
ölçek: Birim kabul edilen herhangi bir şeyin alabildiği kadar ölçü
metrik: Ölçümlü
ölçüm: Ölçme işi, Ölçülerek elde edilen sonuç, Ölçümleme sonucu, takdir
ölçü: Bir niceliği, o nicelik için kabul edilmiş birimlerden birine göre oranlayarak değerlendirme, mizan


Genetik Algoritmalarda Injection Yaklaşımı ile Genetik Çeşitliliğin Korunması

“Genetik Algoritmalarda “Injection” Yaklaşımı ile Genetik Çeşitliliğin Korunması” başlıklı çalışma Mustafa ORAL ve Serkan KARTAL tarafından hazırlanmış olup 11-13 Mayıs 2016 günlerinde Tokat/TÜRKİYE’de düzenlenen EEB 2016 Elektrik-Elektronik ve Bilgisayar Sempozyumu’nda sunulmuştur.

Popülasyon çeşitliliğinin kaybedilmesi ve zamanından önce yerel en iyi çözüme yakınsanması popülasyon tabanlı sürü zekası algoritmalarının en temel problemlerinden birini oluşturmaktadır.

Popülasyon tabanlı sürü zekası algoritmalarının çalışması süresince belirli aralıklarla, popülasyona farklı yöntemlerle elde edilmiş yeni bireylerin eklenmesi çeşitliliğe fayda sağlayabilmektedir. Amaç, algoritmanın yerel en iyi çözüme takılmasının önüne geçilerek, genel en iyi çözüme daha kolay bir şekilde ulaşmasını hedeflemektir.

Popülasyon tabanlı sürü zekası algoritmalarının performansını etkileyen en önemli iki faktör sırası ile başlangıç popülasyonun oluşturulması ve çeşitliliğin jenerasyonlar boyunca korunmasıdır.

Injection(Enjeksiyon) metodu nedir? Nasıl uygulanır?

Injection metodu ile, her jenerasyon sonunda, popülasyonda bulunan belirli bir oranda birey yok edilerek, yerine rastgele oluşturulmuş yeni bireyler popülasyona eklenmektedir. Böylece, hem var olan bireylerle daha iyiye doğru evrimleşme işlemi gerçekleşirken, hem de yeni bireylerin popülasyona eklenmesi ile genetik çeşitlilik korunmuş olmaktadır.

Crowding(Kalabalık) metodu nedir? Nasıl uygulanır?

Popülasyon çeşitliliğinin korunması için öne sürülen yaklaşımlardan birisi “crowding” tir. Bu yaklaşıma göre ilk olarak popülasyon alt popülasyonlara ayrılmakta ve oluşturulan yeni bireyler bu alt popülasyona eklenmektedir. Eklenme sırasında alt popülasyonda bulunan ve yeni eklenen bireye en çok benzeyen birey çıkarılmaktadır. Alt popülasyonun büyüklüğü “crowding factor” parametresi ile belirlenmektedir [DeJong, K. A., “An analysis of the behavior of a class of genetic adaptative systems”, Ph.D. dissertation, Univ. of Michigan, Ann Arbor, 1975.].

Hamming mesafesi ölçümü ile popülasyon çeşitliliğinin ölçülmesi ve benzer bireylerin yok edilmesi metodu nedir? Nasıl uygulanır?

Bir sonraki jenerasyon için popülasyon oluşturulurken, çocukların oluşturduğu yeni popülasyon ile anne-babaların oluşturduğu eski popülasyon harmanlanmaktadır. Bu işlem sırasında, her iki popülasyon birleştirilmekte, ancak birbirine benzer olan bireyler yok edilerek, yalnızca farklı bireylerin oluşturduğu yeni bir popülasyon elde edilmektedir. Bireylerin benzerlikleri Hamming mesafesi ile ölçülmektedir. Bu yöntemi kullanan çalışmalar;

1-SHIMODAIRA, H.,. “A Diversity Control Oriented Genetic Algorithm”, Second International Conference on Genetic Algorithms in Engineering Systems, 444-449, 1997.
2-Mauldin, M.. “Maintaining genetic diversity in genetic search”, National Conference on Artificial Intelligence, 247-250, 1984.

Hamming mesafesi bilgisayar bilimlerinde aynı uzunluktaki iki dizgi (string) arasında, birbirine dönüşmesi için gerekli olan yer değiştirme sayısını verir. Yani basitçe bir dizginin diğer dizgiden ne kadar farklı olduğunu gösterir.

Örneğin aşağıda bazı dizgiler arasındaki hamming mesafesi verilmiştir:

100011101 <-> 100101101 = 2
düğün <-> düşün = 1

Ranked Space(Sıralanmış Uzay) metodu nedir? Nasıl uygulanır?

Ranked Space(Sıralanmış Uzay) metodunda çeşitlilik seçilim işlemi sırasında bireylerin seçilim şansına etki ederek korumaktadır. Bu metod ile seçilim işlemi sırasında iki farklı sıra puanı (rank score) hesaplanmaktadır. Bunlardan birincisi uygunluk (fitness) değerine bağlı olarak verilen sıra puanı, ikincisi ise farklılığa bağlı olarak verilen sıra puanıdır. Her iki puanın toplamı ise bireylerin seçilim puanlarını oluşturmaktadır. Böylece farklılığı yüksek olan bireylerin de seçilim şansı arttırılarak, çeşitlilik korunmaya çalışılmaktadır.

Sharing metodu nedir? Nasıl uygulanır?

Aynı yapıya sahip olan bireylerin seçilim şansları benzer birey sayısına bölünmektedir. Bu işlem sonunda benzer bireylerin seçilim şansları azaltılarak tüm popülasyonun benzer bireylerden oluşmasının önüne geçilmektedir. Böylece farklı özelliklerdeki bireylerin seçilim şansı artmakta
ve çeşitlilik kısmen korunabilmektedir. İlgili çalışma: [P., Snijders, “Incorporating frequency dependent selection and sexual selection in genetic algorithms”, Master Thesis 33 pages, 2005.]

Çalışmayı indirmek için:

genetik_algoritmalarda_injection_yaklasimi_ile_genetik_cesitliligin_korunmasi


Değerlerin logaritmik ölçekte gösterilmesinin amacı nedir?

Değerlerin logaritmik ölçekte gösterilmesinin amacı nedir?

Okuduğum bazı makalelerde sonuçları analiz ederken çizilen grafiklerin logaritmik ölçekte olmasının nedenini anlayamamıştım. Bu konuyla ilgili logaritmik skala nedir? şeklindeki araştırmalarım sırasında aşağıdaki faydalı anlatımı buldum. Doğrusal skala ile logaritmik skala’yı karşılaştırıyor ve ne için kullanıldığı biraz daha net ortaya çıkıyor.

Amaç aynı gösterim alanında daha büyük ve daha küçük değerleri bir arada görmektedir.

Videodaki anlatımdan da anlaşılacağı üzere doğrusal skalada -20 ve +20 aralığındaki değişimi görüyorken, logaritmik skalada -100 ile +100 aralığındaki değişimi görebiliyoruz.


Sayfalar:12345678...64