Evrimsel Algoritmalar ile Problem Çözme: Yol Optimizasyonu ve Yapay Zeka Kullanımı
Evrimsel algoritmalar, doğadaki evrimsel süreçleri taklit ederek optimizasyon ve problem çözme amacıyla kullanılan yapay zeka teknikleridir. Doğal seçilim, mutasyon, çaprazlama ve uygunluk değerlendirmesi gibi biyolojik mekanizmalardan ilham alırlar. Genellikle karmaşık problemlerde, en iyi çözümü keşfetmek için kullanılırlar.
Evrimsel algoritmaların temel bileşenleri şunlardır:
- Popülasyon: Aday çözümler kümesi.
- Uygunluk Fonksiyonu: Her bireyin (çözümün) başarımını ölçen fonksiyon.
- Seçilim: Daha iyi çözümlerin bir sonraki nesle aktarılması.
- Çaprazlama (Crossover): İki bireyin genetik bilgilerini birleştirerek yeni bireyler oluşturma.
- Mutasyon: Rastgele değişikliklerle çeşitliliği artırma.
- Durdurma Kriteri: Algoritmanın ne zaman sonlanacağını belirleyen koşullar.
Evrimsel algoritmaların yaygın türleri arasında
Genetik Algoritmalar, Evrimsel Programlama, Genetik Programlama ve Diferansiyel Evrim bulunur.
Örnekler
Örnek 1: Yol Optimizasyonu (Gezgin Satıcı Problemi)
Bir gezginin, belirli şehirleri en kısa mesafede dolaşıp başlangıç noktasına dönmesi gerekiyor. Evrimsel algoritmalar, şehirlerin ziyaret sırasını genetik çaprazlama ve mutasyon işlemleriyle değiştirerek en kısa rotayı bulmaya çalışır.
Örnek 2: Yapay Sinir Ağı Optimizasyonu
Bir sinir ağının ağırlık ve bias değerlerini belirlemek için evrimsel algoritmalar kullanılabilir. Aday çözümler, ağın hata oranına göre değerlendirilir ve en uygun ağırlık seti bulunana kadar evrimsel süreç devam eder.
Bu yöntemler, mühendislik, finans, biyoinformatik ve birçok alanda kullanılmaktadır.
