Genetik algoritmaların hesapsal ve yapısal olarak incelenmesi
Computational and structural analysis of genetic algorithms
Yazar: MEHMET PARLAK
Danışman: Y.DOÇ.DR. İLYAS EMİNOĞLU
Ondokuz Mayıs Üniversitesi / Fen Bilimleri Enstitüsü / Elektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
Derece: Yüksek Lisans, 2007
Konu: Elektrik ve Elektronik Mühendisliği = Electrical and Electronics Engineering
Dizin: Genetik algoritmalar = Genetic algorithms

Özet:
Genel olarak mühendislik problemleri tasarım sürecinde bir tür optimizasyon problemine dönüşmektedir. Bu tezde, optimizasyon problemlerinin çözümünde kullanılan yöntemlerden biri olan genetik algoritmalar hesapsal ve yapısal olarak ele alınmıştır. Genetik algoritmalar topluluk tabanlı olup, başlangıç topluluğu rasgele seçilebilmektedir. Temel olarak kılavuzlanmış bir rasgele sayı üretme tekniği olan GA bu tezde 4 ana başlıkta incelenmiştir.Birinci bölümde genetik algoritmaya giriş yapılmış, tarihçesi hakkında kısaca bilgi verilmiş ve türev tabanlı olmayan bir arama algoritması (çözüm tekniği) olarak kullanılma nedenlerinden bahsedilmiştir. Ayrıca GA ana hatlarıyla irdelenmiş ve daha sonra adım adım işleyişi ele alınmıştır. İşleyişindeki temel adımlar: başlangıç topluluğunun oluşturulması, kodlama, seçme mekanizması ve genetik operatörler ayrıntılarıyla irdelenmiştir.İkinci bölümde, GA teknik olarak zorluk çıkaran çok modluluk problemi ve muhtemel çözüm adayları olan ayıklama ve paylaşım yöntemleri ele alınmıştır. Bu yöntemlerin kullanılma nedenleri ve bazı benzetim sonuçları verilmiştir. Çok modlu bir yapay test işlevi kullanılarak tek amaçlı genetik algoritmada ayıklama ve paylaşım yöntemleri benzetim ile karşılaştırılmıştır. Ayrıca yarıçap (niche) katsayısının ayıklama ve paylaşım yöntemleri için pratik önemi benzetim ile vurgulanmıştır.Üçüncü bölümde ise, kaynaklarda artarak ilgi gören ve birden fazla amaç işlevi içeren çok amaçlı genetik algoritma yöntemlerine ait temel yaklaşımlar ve puanlama metotları irdelenmiştir. Buna ilave olarak çok amaçlı genetik algoritmalardan biri olan değişken ağırlıklı amaç işlevli GA ile ilgili bir benzetim çalışması yapılmıştır.Temel olarak genetik algoritmalar bir sistemde yapı belirlendiğinde ilgili yapıya ait serbest parametrelerin amaç işleve göre bulunmasında kullanılmaktadır. Buna bir örnek uygulama olarak, kaynaklarda verilen ve uzman tarafından tasarlanmış bir bulanık mantık denetleyici kullanılarak hız denetimi yapılan bir sürekli mıknatıslı DC motor seçilmiştir. Bulanık mantık denetleyicisindeki yapı aynen alınmış ve yapıdaki tüm serbest parametreler (toplam 9 kuraldan oluşan bulanık mantık denetleyici 21 adet parametreden oluşmuştur) GA yardımıyla bulunmuştur. Bu şekilde GA, uzman bilgisi kullanmadan bulanık mantık denetleyiciyi başarı ile tasarlamış ve çalıştırmıştır. Ayrıca genetik algoritmaların tasarladığı bulanık mantık denetleyicide kural sayısını azaltılabileceği gözlenmiştir.Son bölümde ise yapılan çalışmalar ve elde edilen sonuçlar özetlenmiştir. Ayrıca tezin ek kısmında bu çalışmada kullanılan bazı ana ve alt programlara yer verilmiştir.Anahtar Kelimeler: Genetik algoritma, genetik operatörler, ayıklama ve paylaşım yöntemi, bulanık mantık denetleyici.

Abstract:
Generally, engineering problems transform to optimization problems during the design period. In this thesis, genetic algorithms which is one of the solution methods used in optimization problems, is studied from computational and structural point of view. Genetic Algorithms (GA) are population based and initial population may be randomly selected. GA, basically a randomized number generation method, is examined under 4 main sections in this thesis.In the first part, an introduction is made to GA, brief historical information is given and the reasons of using as a searching algorithm (solution method) which is not derivative based, is mentioned. Moreover, main streams of GA are analyzed, and the mechanism is studied step by step. Main streams in the mechanism: formation of initial population, coding, selection mechanism and genetic operators are examined in detail.In the second part, GA multi-modality problem causing technical difficulties, probable solution candidates of clearing and sharing methods are studied. The reasons of using these methods and some simulation results are given. By using multiple mode artificial test function, clearing and sharing methods are compared by simulation at single objective GA. Besides, practical importance of niche coefficient for the clearing and sharing methods are emphasized by simulation.In the third part, basic approaches and grading methods belong to multiple objective GA, covering multi objective function and widely accepted by the resources are analyzed. In addition to this, a simulation study is carried out about varying weighted objective function which is one of the multi objective GA?s.Basically, GA?s are used for finding the independent parameters belong to related structure when the structure is determined in the system according to objective function. As an example, permanent magnetic DC motor, speed of which is controlled by a fuzzy logic controller, mentioned in the resources and designed by expert is selected. Thestructure at fuzzy logic controller is kept as original and all the independent parameters (the fuzzy logic controller, consisting 9 rules is contains 21 parameters) in the structure are found by GA. In this manner GA, designs and runs the fuzzy logic controller without using experienced knowledge. Also it is observed that, the number of rules may be reduced.In the last section, studies and results are summarized. Moreover, main and sub programs that are used in this study are given in the appendix part.Key Words: Genetic algorithm, genetic operators, clearing and sharing method, fuzzy logic controller.