Yeni bir paralel genetik algoritma modeli ve analog devre tasarımına uygulanması
A new parallel gentic algorithm model and using on analog circuit design
Yazar: ÖZGÜR AKSU
Danışman: DOÇ. DR. ADEM KALINLI
Erciyes Üniversitesi / Fen Bilimleri Enstitüsü / Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
Derece: Yüksek Lisans, 2008
Konu: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol = Computer Engineering and Computer Science and Control
Dizin: Genetik algoritmalar = Genetic algorithms ; Optimizasyon = Optimization ; Optimizasyon problemi = Optimization problem ; Paralel sistemler = Parallel systems

Özet:
Standart genetik algoritma küçük boyutlu bazı problemlerde başarılı sonuçlar üretebilmesine rağmen, genel olarak yüksek performansa sahip değildir. Ayrıca genetik algoritmanın popülasyon büyüklüğü, mutasyon oranı ve çaprazlama oranı gibi kontrol parametreleri algoritmanın performansı üzerinde son derece etkilidir. Bu nedenle genetik algoritmaların başarımının artırılmasına yönelik olarak literatürde çok sayıda çalışma bulunmaktadır.Bu tez çalışmasında, öncelikle baskın gen seçimi operatörüne ve popülasyondaki değişimin sürekliliğini sağlamaya yönelik katkılama stratejilerine dayalı iki yeni genetik algoritma modeli ortaya konmuştur. Ayrıca, önerilen modellerin kontrol parametreleri optimize edilerek, sürekli test fonksiyonları üzerindeki başarımları incelenmiş, elde edilen sonuçlar literatürdeki diğer bazı algoritmalara ait sonuçlarla karşılaştırılmıştır.Tez çalışmasının diğer bir aşamasında, zor mühendislik problemi sınıfında olan, analog devre tasarımı otomasyonu amacıyla HSPICE devre simülasyon yazılımı ile etkileşimli olarak çalışan, genetik algoritmaya dayalı yeni bir sistem ortaya konmuştur. Ayrıca, tasarım sürelerinin azaltılması amacıyla donanımsal paralellik içeren bir genetik algoritma yapısı oluşturulmuş ve önerilen sistem ile çeşitli analog devrelerin tasarımı geliştirilmiştir.

Abstract:
Although standart genetic algorithm can achieve the successfully results with small sized populations, it has not a high performance generally. In addition, control parameters such as crossover ratio, population size and mutation ratio are effective on the performance of the genetic algorithm. So, many studies are made to increase the performance and success of the genetic algorithm in the literature.In this study, two new genetic algorithm models based on the operator of the dominant gene selection and the doping strategies are presented to obtain continuity of the population variation. The obtained results are compared with those of the other methods presented in the literature by optimizing the control parameters of the proposed models and investigating the success of the models on continuous test functions.In the other hand, a system based on genetic algorithm is proposed in this study. The proposed system operates with the HSPICE circuit simulation software interactively for aim of the analog circuit design automation as a difficult engineering problem. In addition, a genetic algorithm model which consists of parallel structure based on hardware to decrease time of the design is presented. Finally, the designs of the some analog circuit structures are realized by using the proposed system.