Yazan : Şadi Evren ŞEKER
Bilgisayar bilimlerinin doğa bilimlerinden (biyoloji) öğrendiği ve kendi problemlerini çözmek için kullandığı bir yöntemdir. Bu algoritmada genetikte kullanılan temel 3 işlem kullanılır. Bu üç işlemin alt tipleri ayrıca açıklanacaktır ancak bu üç temel işlem:
- Çaprazlama (Crossover)
- Mutasyon (Mutation)
- Başarılı gen seçimi (Selection)
Yukarıdaki ilk iki işlem aslında bir genin değişmesinde rol oynayan iki temel işlemdir. Bu iki temel işlemle (çarprazlama ve mutasyon) değişen genler arasından seçim yapılması (selection) ise genetik algoritmalarda kullanılan ve başarı elde etmeyi sağlayan yöntemdir.
Seçme işlemi için turnuva seçimi (tournament selection) veya tesadüf değeri içeren rulet seçimi (roulette wheel selection ) yöntemleri kullanılabilir.
Ayrıca çaprazlama yöntemleri için aşağıda sıralanan çeşitli çaprazlama tipleri kullanılabilir:
- Parçalı Eşleme Çarprazlaması (Partially Match Crossover)
- Sıralı Çarprazlama (Order Crossover)
- Döngü Çarprazlaması (Cycle crossover)
- Kenar Sıralama Çarprazlaması (Edge Recombination Crossover)
Yukarıda sayılan çaprazlama yöntemlerinin dışında mutasyon için de çeşitli alt seçenekler bulunmaktadır:
Merhabalar, genetik algoritma kavramı ilgi çekici, kaynak önerisi yaparsanız minnettar olurum.
Bu yazınızda geçen genetik algoritma metodu için kullanılan analojiler bir sistemin verimli çalışması için değil tam tersi sorunlu olarak çalışmasını tasvir ediyor. Elbet bu başka bir sistem de iş görmeyeceği anlamına da gelmiyor. Yapay zekanın evrimi, kulağa hiç fena gelmiyor:)