Hücresel genetik algoritmaların incelenmesi ve performansının geliştirilmesi
Investigation of cellular genetic algorithms and improvement of their performance
Yazar: SEVGİ AKTEN KARAKAYA
Danışman: PROF. DR. MEHMET HAKAN SATMAN
İstanbul Üniversitesi / Fen Bilimleri Enstitüsü / Enformatik Ana Bilim Dalı / Enformatik Bilim Dalı
Derece: Doktora, 2024
Konu: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol = Computer Engineering and Computer Science and Control ; Bilim ve Teknoloji = Science and Technology
Dizin: Algoritmalar = Algorithms ; Algoritmik çözümler = Algorithmic solutions ; Bilgi ve iletişim teknolojileri sektörü = Information and communications technology ; Bilgisayar programlama = Computer programming ; Bilgisayar uygulaması = Computer application ; Bilgisayar yazılımları = Computer softwares

Özet:
Doğal seçilim ve genetik süreçlerden esinlenerek geliştirilen Hücresel Genetik Algoritmalar, genetik işlemleri belirli komşuluk kurallarına göre uygulayarak çeşitli optimizasyon zorluklarıyla başa çıkabilmektedir. Bu araştırma, Hücresel Genetik Algoritmalar içindeki uzamsal yapıları, bağlantı desenlerini ve iletişim mekanizmalarını inceleyerek çok yönlü bir keşfe çıkmaktadır. Çalışma, hücrelerin etkileşimlerinin, genetik bilginin ve ortaya çıkan kolektif davranışların etkili problem çözümüne nasıl katkı sağladığını anlamaya yönelik deneyler içermektedir. Bunun yanı sıra çeşitli optimizasyon problemlerinin çözümü için yenilikçi stratejiler önererek algoritmanın performansını artırmayı amaçlamaktadır. Bu tezdeki nihai amaç, Hücresel Genetik Algoritmaları geliştirerek çeşitli optimizasyon senaryolarındaki etkinliğini ve performansını artırabilmektir. Bunu yapabilmek için bir takım test fonksiyonları ile simülasyon çalışmaları gerçekleştirilmiştir. Bu araştırma, özellikle reel değerli optimizasyon problemleri için özel olarak tasarlanmış makine kodlu (byte tabanlı) operatörleri kullanarak geliştirilmiş bir hücresel genetik algoritma sunmaktadır. Sayısal verileri bellek açısından verimli bir şekilde işlemek üzere tasarlanmış olan byte tabanlı operatörlerin kullanımı, bu yaklaşımı farklı kılan bir özelliktir. Simülasyon sonuçları, byte operatörlü Hücresel Genetik Algoritmanın geleneksel karşıtlarını sürekli olarak geride bıraktığını göstererek, bu yeni yaklaşımın reel değerli optimizasyon senaryolarındaki etkinliğini ortaya koymaktadır. Geliştirilen algoritma, Ackley, Bent Cigar, Bohachevsky, Drop Wave, Modified Schaffer #1 ve #2, Sum of Different Powers, Griewank, Rotated Hyper-Ellipsoid, Holzman, Matyas, Rastrigin, Powell, Sphere, Three-Humps Camel ve Zakharov test fonksiyonları için yüksek performans sergileyerek reel değerli problemlerde etkili olduğunu kanıtlamaktadır.

Abstract:
Cellular Genetic Algorithms, inspired by natural selection and genetic processes, can address various optimization challenges by applying genetic operations based on specific neighborhood rules. This research embarks on a multifaceted exploration by examining the spatial structures, connectivity patterns, and communication mechanisms within Cellular Genetic Algorithms. The study includes experiments to understand how cell interactions, genetic information, and emerging collective behaviors contribute to effective problem-solving process. Additionally, the research aims to enhance the algorithm's performance by proposing innovative strategies for solving various optimization problems. The ultimate goal of this thesis is to improve the effectiveness and performance of Cellular Genetic Algorithms in various optimization scenarios. To achieve this, simulation studies have been conducted using a set of test functions. This research specifically introduces a Cellular Genetic Algorithm enhanced with machine- coded (byte-based) operators designed for real-valued optimization problems. The use of byte- based operators, designed to efficiently process numerical data in memory, is a distinguishing feature of this approach. Simulation results consistently demonstrate the superiority of Cellular Genetic algorithm with byte operators over their traditional counterparts, highlighting the effectiveness of this new approach in real-valued optimization scenarios. The developed algorithm demonstrates high performance on the Ackley, Bent Cigar, Bohachevsky, Drop Wave, Modified Schaffer #1 and #2, Sum of Different Powers, Griewank, Rotated Hyper- Ellipsoid, Holzman, Matyas, Rastrigin, Powell, Sphere, Three-Humps Camel, and Zakharov test functions, proving its effectiveness in real-valued problems.