vektor-esasi-asenkron-motor-kontrolu - 320Volt
vektor-esasi-asenkron-motor-kontrolu - 320Volt
vektor-esasi-asenkron-motor-kontrolu - 320Volt
You also want an ePaper? Increase the reach of your titles
YUMPU automatically turns print PDFs into web optimized ePapers that Google loves.
MATERYAL VE METOT<br />
CEYHUN YILDIZ<br />
3.1.5. Genetik Algoritmalar<br />
Genetik Algoritmalar evrimsel hesaplamanın bir bölümüdür. Bu alan Yapay<br />
Zekâ’nın hızla gelişen bir dalıdır. Genetik algoritmalar evrim teorisinden esinlenilerek<br />
oluşturulmuştur. Basitçe açıklancak olursa, çözümler evrimsel bir süreç kullanılarak bu<br />
süreç sonunda en iyi sonucu veren çözüme yaklaştırılmaya çalışılır. Başka bir ifadeyle<br />
çözümler evrimleşir.<br />
Evrimsel hesaplama ilk olarak 1960’lı yıllarda I.Rechenberg tarafından “Evrim<br />
Stratejileri (Evolutionsstrategie) isimli eserinde ortaya atılmıştır. Bu fikir daha sonra başka<br />
araştırmacılar tarafından geliştirilmiştir. John Holland evrim sürecini bir bilgisayara<br />
aktararak, bilgisayara anlayamadığı çözüm yöntemlerinin öğretilebileceğini düşündü.<br />
Genetik Algoritma (GA) böylece John Holland tarafından bu düşüncenin bir sonucu olarak<br />
bulundu. Onun öğrencileri ve çalışma arkadaşları tarafından geliştirildi ve Holland’ın<br />
kitabı “Doğal ve Yapay Sistemlerde Adaptasyon (Adaption in Natural and Artificial<br />
Systems)” 1975 yılında yayınlandı.<br />
1992 yılında John Koza genetik algoritmayı kullanarak çeşitli programlar geliştirdi.<br />
Bu metoda Genetik Programlama adını verdi.<br />
Genetik algoritmalar geleneksel yöntemlerle çözümü zor veya imkânsız olan birçok<br />
problemleri çözmekte kullanılmaktadır. Genel anlamda genetik algoritmanın uygulama<br />
alanları deneysel çalışmalarda optimizasyon, pratik endüstriyel uygulamalar ve<br />
sınıflandırma sistemleridir.<br />
Mühendislik problemlerinde optimizasyon amaçlı olarak kullanılmaya başlanmıştır.<br />
Özellikle mekanizma tasarımında çok iyi sonuçlar verdiği bilinmektedir(Konuralp, Işık ve<br />
Taçgın 1998). Bunlardan başka otomatik kontrol, öğrenme kabiliyetli makineler, ekonomi,<br />
ekoloji, planlama, üretim hattı yerleşimi gibi alanlarda da uygulanmaktadır. Ayrıca dijital<br />
resim işleme tekniğinde de çokça uygulama alanı bulmuştur(Mansfield, 1990; Gizolme ve<br />
Thollon 1998).<br />
Bu problemlerin hemen hemen hepsi çok geniş bir çözüm uzayının taranmasını<br />
gerektirmektedir. Bu çözüm uzayının geleneksel yöntemlerle taranması çok uzun<br />
sürmekte, genetik algoritmayla ise kısa bir sürede kabul edilebilir bir sonuç<br />
alınabilmektedir.<br />
Biyolojik Terimler:<br />
*Kromozom: Tüm yaşayan organizmalar hücrelerden oluşur. Her hücrede aynı<br />
kromozom kümeleri bulunur. Kromozomlar DNA dizileri olup, tüm organizmanın örneği<br />
olarak hizmet ederler. Bir kromozom gen adı verilen DNA bloklarından oluşur. Her gen<br />
belirli bir proteini kodlar. Basitçe, her genin, örneğin saç rengi gibi bir özelliği kodladığı<br />
söylenebilir. Bir özellik için olası ayarlar, (Siyah, Sarı, Kumral) allel olarak adlandırılır.<br />
Her gen kromozom üzerinde kendine ait bir konuma sahiptir. Bu konuma yörünge (locus)<br />
adı verilir. Tüm genetik malzeme kümesine (tüm kromozomlar) genom adı verilir. Genom<br />
üzerindeki belli gen kümelerine genotip adı verilir. Genotipler, doğumdan sonra gelişmeyle<br />
fenotiplere -canlının göz rengi, zekâ v.b. fiziksel ve zihinsel özellikleri- dönüşür.<br />
34
Change language