Adaptive Genetic Algorithm Renewed by Migration Operator

Bu çalışmada, karmaşık sistemlerin modellenmesinde karşılaşılan optimizasyon problemlerine yönelik çözüm üretmek amacıyla Genetik Algoritma ve geliştirilen Uyarlanabilir Genetik Algoritma kullanılmıştır. Bu algoritmaları kullanırken karşılaşılan en önemli problem, bu algoritmaların yerel en iyilere takılmasıdır. Örnegin, Genetik Algoritma kullanıldı ğında karmaşık sistem veri optimizasyon işleminde, belirli bir süre içinde yerel en iyilere sıklıkla takıldıgı gözlemlenmiştir. Bunun nedeni, sınırlı sayıdaki iterasyonlarda çok fazla mutasyon gerçekleştirilemeyip birey sayısının sınırlı olmasından dolayı kısa sürede popülasyonun aynı çözüm kümesi ile dolmasıdır. Buradan yola çıkarak Genetik ve Uyarlanabilir Genetik Algoritmalara göç operatörü ekleyerek daha geniş alanda arama yapmaları ve yerel en iyilerden kaçınmaları saglanmıştır. Bu çalışmada Lotka Volterra modeli kullanılarak göç operatörünün kullanıldıgı bu algoritmalar test edilmiştir. Elde edilen sonuçlar incelendiginde göç operatörünün eklendigi Uyarlanabilir Genetik Algoritmanın Genetik Algoritmadan çok daha başarılı oldugu gözlemlenmiş olup, karmaşık sistem optimizasyonunda hedeflenen başarı yakalanmıştır. Çalışmanın devamında Metot bölümünde kullanılan algoritmalar ana hatları ile açıklanmaktadır. Deneysel sonuçlar bölümünde kullanılan farklı algoritmalar lotka-voltera modelinde ve nümerik test fonksiyonların test edilip birbirleri ile karşılaştırılmaktadır. Sonuç ve tartışma bölümünde genel sonuçlar ve gelecekte yapılabilecek çalışmalar hakkında kısaca bilgi verilmektedir.