KaydedilenlerDerginizi ekleyin

Dergiler / Technology / 2004 / Cilt: 7 - Sayı: 1

Genetic algorithms: An optimization technique

Genetik algoritmalar: Bir optimizasyon tekniği

Hamit SARUHAN
Sayfa
105–114
DOI
—
🏛️Bu makalenin bibliyografik verileri ve tam metin bağlantısı DergiPark üzerinden sağlanmıştır.
DergiPark Kaydı ↗
✨

Yapay Zeka Hızlı Bakış & Çıkarımlar

AI Insight
⚡ TL;DR(1 Cümlede Hızlı Çıkarım)

Bu çalışmayla; genetik algoritma elemanlarının tanıtımı, ayrıca kullanımlarının kolaylığı ve uygunluğu bir örnek üzerinde gösterilmiştir.

📌 3 Maddede Bu Makale

🎯
Amaç & Hipotez:Bu makalenin asıl amacı genetik algoritmaların diğer optimizasyon tekniklerine alternatif bir metod olduğunu ortaya koymaktır.
📊
Temel Bulgular & Veri:Bu makalenin asıl amacı genetik algoritmaların diğer optimizasyon tekniklerine alternatif bir metod olduğunu ortaya koymaktır.
💡
Sonuç & Katkı:Bu çalışmayla; genetik algoritma elemanlarının tanıtımı, ayrıca kullanımlarının kolaylığı ve uygunluğu bir örnek üzerinde gösterilmiştir.
🔬Tür:Modelleme & Sayısal Simülasyon
📍Kapsam:Genişletilmiş Akademik Örneklem
⚙️Değişkenler:Alan Parametreleri

Özet

Bu makalenin asıl amacı genetik algoritmaların diğer optimizasyon tekniklerine alternatif bir metod olduğunu ortaya koymaktır. Bu çalışmayla; genetik algoritma elemanlarının tanıtımı, ayrıca kullanımlarının kolaylığı ve uygunluğu bir örnek üzerinde gösterilmiştir.

Abstract

The main purpose of this paper is to present genetic algorithms as a viable alternative optimization technique and introduce their elements. Also the efficiency and ease of application of this technique are demonstrated by employing an illustrative example.

🔖

Bu Makaleye Atıf Yap

SARUHAN, H. (2004). Genetic algorithms: An optimization technique. Technology, Cilt: 7 - Sayı: 1, 105–114. https://ajindex.com/articles/359517

📄 Tam Metin PDF Okuyucu

📄

PDF görüntüleyici hazırlanıyor...

Kaynakça (19)

  1. Goldberg, D. E., Genetic Algorithms in Search, Optimization and Machine Learning, Addison-Wesley, Reading, 1989.
  2. Davis, L., Handbook of Genetic Algorithms, Van Nostrand Reinhold, New York, NY, 1991.
  3. Mitsuo, G., and Runwei, C., Genetic Algorithms and Engineering Design, John Wiley Pub., New York, 1997.
  4. Holland, J.H., Adaptation in Natural and Artificial Systems, Ann Arbor, University of Michigan Press,MI, 1975.
  5. DeJong K., The Analysis and Behavior of Class of Genetic Adaptive Systems, Ph.D. Thesis,University of Michigan, 1975.
  6. Mitchell, M., An Introduction to Genetic Algorithms, The MIT Press, Massachusetts, 1997.
  7. Mars, P., Chen, J.R., and Nambair, R., Learning Algorithms Theory and Applications in Signal Processing, Control and Communications, CRC Press,
  8. Inc., Florida, 1996.
  9. Louis, S.J., Zhoo, F., and Zeng, X., Flaw Detection and Configuration with Genetic Algorithms,Evolutionary Algorithms in Engineering Applications, Springer-Verlag, 1997.
  10. Dracopoulos, D.C., Evolutionary Learning Algorithms for Neural Adaptive Control, Springer-Verlag,London, 1997.
  11. Lin, C.Y. and Hajela, P., Genetic Algorithms in Optimization Problems with Discrete and Integer Design Variables, Engineering Optimization, 19 309-327,1992.
  12. Wu, S.J. and Chow, P.T., Genetic Algorithms for Nonlinear Mixed Discrete-Integer Optimization Problems via Meta-Genetic Parameter Optimization, Engineering Optimization, 24, 137-159, 1995.
  13. Cantu-Paz, E., A Survey of Parallel Genetic Algorithms, IlliGAL Report No. 97003, University of Illinois at Urbana-Champaign, IL, 1997.
  14. Goldberg, D.E., Optimal Initial Population Size for Binary Coded Genetic Algorithms, The Clearinghouse for Genetic Algorithms, University of Alabama, TCGA Rept. 85001, Tuscaloosa, 1985.
  15. Beasly, D., Bull, D.R., and Martin, R.R:, An Overview of Genetic Algorithms: Part2, Research Topics, University Computing, 15 (4), 170-181, 1993.
  16. Grefenstette, J.J., Optimization of Control Parameters for Genetic Algorithms, IEEE Trans., On System, Man, and Cybernetics, Vol.16, No.l, pp.566-574, 1986.
  17. Saruhan, H., Rouch, K.E., and Roso, C.A., Design Optimization of Tilting-Pad Journal Bearing Using a Genetic Algorithm Approach, The 9th of International Symposium on Transport Phenomena and Dynamics of Rotating Machinery, ISROMAC-9, Honolulu, Hawaii, 2002.
  18. Back, T., Optimal Mutation Rates in Genetic Search, Proceedings of the 5th International Conference on Genetic Algorithms, Morgan Kaufmann, Los Angeles, 2-8, 1993.
  19. Goldberg, D. E., and Bridges, C. L., An