Akademik Veri Yönetim Sistemi
Tezin Türü: Doktora
Tezin Yürütüldüğü Kurum: Uludağ Üniversitesi, Türkiye
Tezin Onay Tarihi: 2013
Tezin Dili: Türkçe
Öğrenci: ALPER ALTAN
Danışman: HÜSEYİN CENK ÖZMUTLU
Açık Arşiv Koleksiyonu: AVESİS Açık Erişim Koleksiyonu
Özet:Genetik algoritmalar, birçok çözülmesi ve/veya modellemesi zor olan problemde iyi çözümler bulmak için sıklıkla kullanılan yaygın bir yöntemdir. Bu yöntemin en önemli aşamalarından bir tanesi çaprazlama aşamasıdır. Bu aşamada hangi kromozomların hangi kromozomlar ile çaprazlanacağı geleneksel genetik algoritma uygulamalarında rassal olarak belirlenmekte ve çeşitli çaprazlama kurallarına göre çaprazlama yapılmaktadır. Bu çalışmada eşleşmek için seçilen kromozomların hangisinin hangi kromozom ile eşleşeceği kararını, rassallıktan çıkararak, kromozomların benzerlik değerlerinin hesaplanması ile belirli kurallar çerçevesinde yapılması gerçekleştirilmiştir. Bu amaca yönelik olarak yeni bir benzerlik ölçütü tanımlanmıştır. Yeni benzerlik ölçütü tanımlanırken, bilgi teknolojileri alanında sıklıkla içerik benzerliğini tespit etmek için kullanılan ve sadece elemanları değil de onların sıralamalarını da dikkate alan ölçütlerden esinlenilmiştir. Geliştirilen metot genetik algoritmaların yaygın olarak kullanıldığı iki problem tipi için test edilmiş ve sonuçları sunulmuştur. Analizler sonucu test edilen iki problem için de, yeni geliştirilen benzerlik ölçütü kullanılarak yürütülen algoritmanın, standart genetik algoritma metoduna göre daha iyi sonuç verdiği tespit edilmiştir.