Şema Teorisi (Schemata Theorem)

[Shegys]

HERAKLES Otomatik Avlı kalıcı sunucu. 19 Haziran'da açılıyor. Atius & Wizard güvencesiyle hemen kayıt ol, ön kayıt ödülleri aktif. HEMEN TIKLA!

Genetik algoritmalarda oluşan başarılı bireyler incelenirse, bu bireyler arasındaki benzerlikler bulunabilir. Bu benzerliklerden yola çıkarak şemalar oluşturulabilir. İkilik dizi kodlaması için aşağıdaki yöntem önerilebilir.
0, 1 ve # (‘#’ o konumda 0 veya 1 olmasının önemsiz olduğunu gösterir).
Örnek olarak ikinci ve dördüncü bitleri 1, altıncı biti 0 olan çözümlerin başarılı olduğu bir toplumda şu şema oluşturulabilir:

#1#1#0

Tablo 1.Şema​

Bu şemaya uygun aşağıdaki ikilik diziler yazılabilir:

010100, 010110, 011100, 011110, 110100, 110110, 111100, 111110.​

Görüldüğü gibi şemaların katılması ikilik dizilerle gösterilen arama aralığını büyütmektedir. Arama aralığının büyümesinin sonucun bulunmasını zorlaştırması beklenir ancak durum böyle değildir. Seçilim ve yeniden kopyalama ile iyi özellikler daha çok bir araya gelerek daha iyi değerlere sahip şemalara uygun çözümler elde edilir.
Genetik algoritma kendi içinde sanal olarak şemaları oluşturur. Toplumun bireyleri incelenerek bu şemalar ortaya çıkarılabilir. Genetik algoritmalar şemaları oluşturmak için toplum üyelerinin kodları dışında bir bilgi tutmaz. Genetik algoritmaların bu özelliğine içsel paralellik(implicit parallelism) denir. Her nesilde, iyiyi belirleyen şemalardaki belirsiz yada önemsiz elemanlar azalır. Böylece genetik algoritmalar sonuca doğru belli kalıplar içinde ilerler.

GA’nın Performansını Etkileyen Nedenler
Kromozom sayısı
Kromozom sayısını arttırmak çalışma zamanını arttırırken azaltmak da kromozom çeşitliliğini yok eder.
Mutasyon Oranı
Kromozomlar birbirine benzemeye başladığında hala çözüm noktalarının uzağında bulunuyorsa mutasyon işlemi GA’nın sıkıştığı yerden kurtulmak için tek yoludur. Ancak yüksek bir değer vermek GA’yı kararlı bir noktaya ulaşmaktan alıkoyacaktır.
Kaç Noktalı Çaprazlama Yapılacağı
Normal olarak çaprazlama tek noktada gerçekleştirilmekle beraber yapılan araştırmalar bazı problemlerde çok noktalı çaprazlamanın çok yararlı olduğunu göstermiştir.
Çaprazlamanın sonucu elde edilen bireylerin nasıl değerlendirileceği
Elde edilen iki bireyin birden kullanılıp kullanılamayacağı bazen önemli olmaktadır.
Nesillerin birbirinden ayrık olup olmadığı
Normal olarak her nesil tümüyle bir önceki nesle bağlı olarak yaratılır. Bazı durumlarda yeni nesli eski nesille birlikte yeni neslin o ana kadar elde edilen bireyleri ile yaratmak yararlı olabilir.
Parametre kodlanmasının nasıl yapıldığı
Kodlananın nasıl yapıldığı en önemli noktalardan biridir. Örnek vermek gerekirse kimi zaman bir parametrenin doğrusal yada logaritmik kodlanması GA’nın performansında önemli bir farka yol açabilir.
Kodlama gösteriminin nasıl yapıldığı
Bu da nasıl olduğu yeterince açık olmamakla beraber GA’nın performansını etkileyen bir noktadır. İkilik düzen, kayan nokta aritmetiği ya da gray kodu ile gösterim en yaygın yöntemlerdir.
Başarı değerlendirmesinin nasıl yapıldığı
Akıllıca yazılmamış bir değerlendirme işlevi çalışma zamanını uzatabileceği gibi çözüme hiçbir zaman ulaşmamasına neden olabilir.

 

[DellyTEAM[DellyRiuM]]

Teşekkürler

 

[halilsicimli]

Teşekkürler.