evrimsel hesaplama ne demek?

Evrimsel Hesaplama

Evrimsel Hesaplama (EH), doğadaki evrim süreçlerinden ilham alan bir dizi optimizasyon ve arama algoritmasıdır. Bu algoritmalar, bir popülasyonun zaman içinde iyileştirilmesi prensibine dayanır ve genellikle karmaşık problemleri çözmek için kullanılır. Temel fikir, bir çözüm adayları popülasyonu oluşturmak, bu adayları değerlendirmek, en iyileri seçmek ve bunları yeni çözümler üretmek için kullanmaktır. Bu süreç, bir uygunluk kriteri karşılanana veya belirli bir iterasyon sayısına ulaşılana kadar tekrar edilir.

EH'nin temel bileşenleri şunlardır:

• Popülasyon: Çözüm adaylarından oluşan bir kümedir. Her bir çözüm adayı, bir birey olarak adlandırılır ve bir kromozom ile temsil edilir.
• Uygunluk Fonksiyonu: Her bir bireyin problemin çözümüne ne kadar uygun olduğunu değerlendiren bir fonksiyondur. Bu fonksiyon, bireyin performansını sayısal bir değerle ifade eder.
• Seçim: En uygun bireyleri bir sonraki nesle aktarmak için kullanılan bir mekanizmadır. Genellikle, uygunluğu yüksek olan bireylerin seçilme olasılığı daha yüksektir.
• Çaprazlama (Crossover): İki veya daha fazla bireyin kromozomlarını birleştirerek yeni bireyler oluşturma işlemidir. Bu işlem, genetik materyalin paylaşılmasını ve çeşitliliğin artırılmasını sağlar.
• Mutasyon: Bir bireyin kromozomunda rastgele değişiklikler yapma işlemidir. Bu işlem, popülasyonun çeşitliliğini korur ve yerel optimumlardan kaçınmaya yardımcı olur.

Evrimsel Hesaplama'nın temel algoritmaları şunlardır:

• Genetik Algoritmalar (GA): En yaygın EH algoritmasıdır. Kromozomları genellikle ikili diziler (bit dizileri) olarak temsil eder ve çaprazlama, mutasyon gibi genetik operatörleri kullanır. (Genetik Algoritmalar)
• Genetik Programlama (GP): Bireyleri bilgisayar programları olarak temsil eder ve bunları geliştirmek için evrimsel teknikleri kullanır. (Genetik Programlama)
• Evrim Stratejileri (ES): Gerçek değerli parametreleri optimize etmek için tasarlanmıştır. Çaprazlama ve mutasyon operatörleri farklı şekilde uygulanır.
• Differansiyel Evrim (DE): Gerçek değerli parametreleri optimize etmek için kullanılan başka bir algoritmadır. Popülasyondaki bireyler arasındaki farkları kullanarak yeni çözümler üretir.
• Parçacık Sürüsü Optimizasyonu (PSO): Sosyal davranışlardan ilham alan bir optimizasyon tekniğidir. Bireyler, bir çözüm uzayında hareket eden parçacıklar olarak temsil edilir.(Parçacık Sürüsü Optimizasyonu)

EH, mühendislik, finans, robotik, yapay zeka ve diğer birçok alanda geniş bir uygulama yelpazesine sahiptir. Özellikle, arama uzayının çok büyük veya karmaşık olduğu optimizasyon problemlerinde etkilidir.