Journals / Uludağ Üniversitesi İktisadi ve İdari Bilimler Fakültesi Dergisi / 2002 / Cilt: 21 - Sayı: 1

Genetik Algoritmalar ve Uygulama Alanları

Pages
129–152
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)

Application areas which are likely to be implemented more in the future are mentioned to give a light to the researches.

📌 3 Key Takeaways

🎯
Objective & Hypothesis:The purpose of this study is to describe genetic algorithm, which is a search and optimization method and to give information about its applications.
📊
Key Findings & Data:In this study, firstly, information about the genetic algorithm concept and fundamental theorem is given.
💡
Conclusion & Impact:Application areas which are likely to be implemented more in the future are mentioned to give a light to the researches.
🔬Design:Survey & Empirical Study
📍Scope:Comprehensive Sample
⚙️Variables:Domain Parameters

Abstract

The purpose of this study is to describe genetic algorithm, which is a search and optimization method and to give information about its applications. In this study, firstly, information about the genetic algorithm concept and fundamental theorem is given. Then, the working scheme of simple genetic algorithm and parameter selection are examined. An example about function optimization has been solved. A literature survey has been made for the application areas of genetic algorithms in various areas. Application areas which are mostly implemented are divided into two basic groups. These are general application and enterprise application areas. Application areas which are likely to be implemented more in the future are mentioned to give a light to the researches.

Özet

Bu çalışmanın amacı bir arama ve optimizasyon yöntemi olan genetik algoritmayı ve uygulama alanlarını incelemektir. Çalışmada ilk olarak genetik algoritma kavramı ve temel teoremi hakkında bilgi verilmiştir. Daha sonra, basit genetik algoritmanın çalışma adımları ve parametre seçimi incelenmiş ve fonksiyon optimizasyonu için bir çözüm örneği verilmiştir. Genetik algoritmaların çeşitli alanlardaki uygulamaları için literatür araştırması yapılmıştır. Yaygın olarak uygulandığı görülen alanlar, genel ve işletme alanları olmak üzere iki temel gruba ayrılarak incelenmiştir. Ayrıca, araştırmacılara ışık tutmak amacıyla, gelecekte daha yaygın olarak uygulanabileceği işletme alanları tespit edilmeye çalışılmıştır.

🔖

Cite This Article

GÖKAY, G. E., Taşkın, Ç. (2002). Genetik Algoritmalar ve Uygulama Alanları. Uludağ Üniversitesi İktisadi ve İdari Bilimler Fakültesi Dergisi, Cilt: 21 - Sayı: 1, 129–152. https://ajindex.com/articles/326644

📄 Full Text PDF Viewer

📄

PDF görüntüleyici hazırlanıyor...

References (12)

  1. Altıparmak F., Dengiz B. ve Smith A.E. (2000), “An Evolutionary Approach For Reliability Optimization in Fixed Topology Computer Networks”, Transactions On Operational Research, Volume: 12, Number: 1-2, s. 57-75.
  2. Baker B. M. ve Ayechew M. A. (2002), “A Genetic Algorithm For The Vehicle Routing Problem”, Computers & Operations Research, s. 1-14.
  3. Beasley D., Bull D.R. ve Martin R.R. (1993), “A Sequential Niche Technique For Multimodal Function Optimization.” www.citeseer.nj.nec.com /beasley93sequential.html. (06/05/2002).
  4. Bhattacharyya S. (1999), “Direct Marketing Performance Modeling Using Genetic Algorithms”, Journal on Computing, Volume: 11, Issue: 3, s. 248-267.
  5. Braysy O. (2001), Local Search and Variable Neighborhood Search Algorithms for The Vehicle Routing Problem With Time Windows, PH D Thesis. Brown C. E. ve Sumichrast R.T. (2001), “CF-GGA: A Grouping Genetic Algorithm For The Cell Formation Problem”, International Journal of Production Research, Volume: 39, Number: 16, s. 3651-3669.
  6. Davis L. ve Coombs S. (1987), “Genetic Algorithms And Communication Link Speed Design: Theoretical Considerations”, Grefenstette, s. 252-256. Deb K., “Genetic Algorithm in Search and Optimization: The Technique and Applications”, s. 1-29. Dengiz B., “Sezgisel Optimizasyon.” www.mmf.gazi.edu.tr/~berna/turkce/courses/ enm543.html. (08/05/2002).
  7. Dong Z. (1999), “Genetic Algorithm Applications.” www.me.uvic.ca/~zdong/ courses/mech620/GA_App. PDF. (07/05/2002), s. 1-29.
  8. Engin O. (2001), Akış Tipi Çizelgeleme Problemlerinin Genetik Algoritma ile Çözüm Performansının Arttırılmasında Parametre Optimizasyonu, İTÜ, Fen Bilimleri Enstitüsü, Yayınlanmamış Doktora Tezi. Fığlalı A. ve Engin O. (2002), “Genetik Algoritmalarla Akış Tipi Çizelgelemede Üreme Yöntemi Optimizasyonu”, İTÜ Dergisi, s. 1-6.
  9. Fung R.Y.K., Tang J. ve Wang D. (2001), “Extension Of A Hybrid Genetic Algorithm For Nonlinear Programming Problems With Equality And Inequality Constraints”, Computers & Operations Research, Volume: 29, Issue: 3, s. 261-274.
  10. Gen M. ve Cheng R. (2000), Genetic Algorithms and Engineering Optimization, John Wiley&Sons, Inc., USA. “Genetic Algorithms.” www.doc.ic.ac.uk/~nd/surprise_96/journal/vol1/tcw2/ article1.html. (07/05/2002).
  11. Goldberg D.E. (1989),
  12. Genetic Algorithms in Search, Optimization and Machine Learning, Addison-Wesley, USA. Gonzales E. L. ve Fernandez M.A.R. (2000), “Genetic Optimisation of A Fuzzy Distribution Model”, International Journal of Physical Distribution & Logistics