AI Summary & Key Takeaways
AI InsightIn order to indicate superiority of UP method, probabilistic methods will be used
📌 3 Key Takeaways
Abstract
There are two troubles of genetic algorithms during execution. These are divergence of genetic search and stopping of genetic search in local solution. A lot of researchers have manipulated with the genetic operators or fitness functions to overcome these problems. However, the basic goal of UP method is to obtain an initial population of good quality and then start searching process for solution and so, it is got rid of mentioned problems. The aim of this study is to point out that UP method generates an initial population of good quality. In order to indicate superiority of UP method, probabilistic methods will be used
Özet
Genetik algoritmaların çalışması esnasında karşılaşılan iki tane problem vardır. Bunlar; genetik arama işleminin ıraksaması ve genetik aramanın yerel çözümde tıkanıp kalmasıdır. Bir çok araştırmacı bu problemlerin üstesinden gelmek için genetik operatörlerin yeni varyasyonlarını tanımlamışlardır veya uygunluk fonksiyonu üzerinde değişiklik yapmışlardır. Bununla birlikte DP yönteminde ise temel amaç başlangıçta kaliteli bir populasyon elde etmek ve ondan sonra çözüm arama işlemine başlamaktır. Bu şekilde sözü geçen iki problemin üstesinden gelinmiştir. Bu çalışmanın amacı, DP yöntemi ile elde edilen başlangıç populasyonun kaliteli bir populasyon olduğunu göstermektir. Bunun için probabilistik yöntemlere başvurulmaktadır.