Journals / Süleyman Demirel Üniversitesi Fen Bilimleri Enstitüsü Dergisi / 2017 / Cilt: 21 - Sayı: 3

İnteraktif ve Web Tabanlı Genetik Algoritma Eğitim Yazılımı

Pages
928–934
DOI
—
🏛️Bibliographic metadata and full text access for this article are provided via DergiPark.
DergiPark Record ↗
✨

AI Summary & Key Takeaways

AI Insight
⚡ TL;DR(Too Long; Didn't Read)

Literatürdeki diğer çalışmalar ile karşılaştırıldığında sunulan çalışma, kolaylık, erişilebilirlik ve görsellik özellikleri ile de yenilik getirmektedir.

📌 3 Key Takeaways

🎯
Objective & Hypothesis:Genetik algoritma optimizasyon problemlerinin çözümünde sıklıkla tercih edilen yapay zeka algoritmalarından biridir.
📊
Key Findings & Data:Bu çalışmada, genetik algoritma temellerinin ve çalışma prensiplerinin etkileşimli ve kolay bir şekilde öğretilmesi amacıyla interaktif ve web tabanlı genetik algoritma eğitim yazılımı geliştirilmiştir.
💡
Conclusion & Impact:Literatürdeki diğer çalışmalar ile karşılaştırıldığında sunulan çalışma, kolaylık, erişilebilirlik ve görsellik özellikleri ile de yenilik getirmektedir.
🔬Design:Lab & Field Experiment
📍Scope:Comprehensive Sample
⚙️Variables:Web tabanlı · İnteraktif · Genetik algoritma

Özet

Genetik algoritma optimizasyon problemlerinin çözümünde sıklıkla tercih edilen yapay zeka algoritmalarından biridir. Doğadaki canlıların evrimsel sürecinden esinlenerek geliştirilen genetik algoritma, karmaşık yapısından dolayı anlaşılması zor bir çalışma mekanizmasına sahiptir. Bu zorluğun üstesinden gelebilmek için genetik algoritmanın öğretilmesini destekleyici yazılımlar geliştirilmesi büyük öneme sahiptir. Bu çalışmada, genetik algoritma temellerinin ve çalışma prensiplerinin etkileşimli ve kolay bir şekilde öğretilmesi amacıyla interaktif ve web tabanlı genetik algoritma eğitim yazılımı geliştirilmiştir. Yazılımın ASP.NET MVC platformunda uyumlu (responsive) yapıda olması ile literatürde ilk defa farklı tarayıcı boyutlarına sahip masaüstü, dizüstü, tablet ve cep telefonlarından yazılıma erişebilmesi ve kullanılabilmesi sağlanmıştır. Yazılımın sahip olduğu ders içerikleri, uygulamalar ve genetik algoritma arayüzler sayesinde etkili ve verimli bir öğrenme gerçekleşmesine katkı sağlanmıştır. Çalışmada, hiçbir kodlama bilgisi gerekmeden genetik algoritma parametreleri gerçek zamanlı olarak değiştirilebilmekte ve sonuçlar grafiksel çıktılar ile gözlenebilmektedir. Böylece genetik algoritma çalışma mekanizmasının kolay bir şekilde öğrenilmesine olanak sağlanmaktadır. Literatürdeki diğer çalışmalar ile karşılaştırıldığında sunulan çalışma, kolaylık, erişilebilirlik ve görsellik özellikleri ile de yenilik getirmektedir.

🔖

Cite This Article

IŞIK, A. H., BİLEN, M., YİĞİT, T. (2017). İnteraktif ve Web Tabanlı Genetik Algoritma Eğitim Yazılımı. Süleyman Demirel Üniversitesi Fen Bilimleri Enstitüsü Dergisi, Cilt: 21 - Sayı: 3, 928–934. https://ajindex.com/articles/310099

📄 Full Text PDF Viewer

📄

PDF görüntüleyici hazırlanıyor...

References (10)

  1. Stasko, J. 1990. Framework and System for Algorithm Animation. Computers, 27-39
  2. Bayer, S., E., Wang, L. 1991. A Genetic Programming Environment: Splicer. Tools for Artificial Intelligence, California, 138-144
  3. Dabs, T., Schoof, J. 1998. A Graphical User Interface for Genetic Algorithms. Technical Report 98, Lehrstuhl for Genetic Informatik II, University Wuzburg
  4. Collins, T. Understanding evolutionary computing: A hands on approach. 1998. PRoceedings of 1998 IEEE International Conference on Evolutionary Computatio. Piscataway,NJ
  5. Hart, E., Ross, P. 2001. GAVEL - a New Tool for Genetich Algorithm Visualization. IEEE Transactions on Evolutionary Computation. 5(4), 335-448
  6. Ying-Hong, L., Chuen-Tsai, S. 2001. An Educational Genetic Algorithms Learning Tool. IEEE Transactions on Education. 44(2)
  7. Dinis, R., Simoes, A., Bernardino, J. 2013. GraphEA: a 3D Educational tool for genetich algorithms. Proceedings of the 15th annual conference companion on Genetic and evolutionary computation. 6-10 July, Amsterdam, 1293-1300
  8. Holland, J., H. 1975. Adaptation in Natural and Artificial Systems. Michigan, University of Michigan Press, 183p
  9. Aktürk, F. 2013. Genetik Algoritma ile Büyükbaş Süt Hayvanlarında Süt Verimi Maksimizasyonu. Gazi Üniversitesi Sosyal Bilimler Enstitüsü, Yüksek Lisans Tezi, 184s, Ankara
  10. Öztemel, E. 2012. Yapay Sinir Ağları. Papatya Yayıncılık, İstanbul, 230s.