Blog ne / nedir | 130

Evrimsel algoritmalar olarak da bilinen genetik algoritmalar, canlılar arasındaki gen değişimine benzer bir mekanizmayla çalışır. Belirlenen problemi çözmek için olası birkaç çözüm belirlenir. Her bir yazılım bir çözüm yolunu test edecek şekilde programlanır.

Program çalıştırılır, sonuçlara göre kötü algoritmalar elenir ve iyiler arasında kod değiş tokuşu yapılır. Tıpkı canlılar arasındaki gen değiş tokuşu gibi olan bu süreç çeşitliliğe neden olur. Böylece yarısını bir algoritmadan diğer yarısını başka bir algoritmadan alan yeni algoritmalar oluşur. Bu işlem milyarlarca defa tekrarlandığında zayıf çözümlerin elendiği, güçlülerin kaldığı bir tablo ortaya çıkar.

Süreç istenilen başarı düzeyi yakalandığında ya da maksimum deneme sayısına ulaşıldığında sonlanır. Bu yaklaşımın başarıya ulaşabilmesi için çok fazla tekrar gerekir. Sürecin izlenmesi ve gerekli durumlarda müdahale edilmesi yoluyla sonuca ulaşma süresi kısaltılabilir. Genetik algoritma bazı problem türleri için iyi sonuçlar ortaya çıkarsa da özellikle karmaşık problemlerin çözümü çok zaman alabilir.

Örneğin bir otomobil motoru üretmek çok karmaşık ve zaman alıcı bir iş olduğu için bu üretimi genetik algoritmayla yapmaya çalışmak önerilmez. Öte yandan bir fan bıçağının hangi şeklinin verimi maksimuma çıkardığını tespit etmek için genetik algoritmadan faydalanılabilir.

Menu