vektor-esasi-asenkron-motor-kontrolu - 320Volt
vektor-esasi-asenkron-motor-kontrolu - 320Volt
vektor-esasi-asenkron-motor-kontrolu - 320Volt
Create successful ePaper yourself
Turn your PDF publications into a flip-book with our unique Google optimized e-Paper software.
MATERYAL VE METOT<br />
CEYHUN YILDIZ<br />
*Tekrar Üretim: Tekrar üretim sırasında, yeniden birleşme (veya çaprazlama) ilk<br />
önce ortaya çıkar. Atalardan gelen genler yepyeni bir kromozom üretmek için bir araya<br />
gelirler. Bu yeni yaratılmış nesil mutasyona uğrayabilir. Mutasyon DNA elemanlarının<br />
değişmesidir. Bu değişimler genellikle atalardan gen kopyalanması sırasındaki hatalardan<br />
yada çevresel faktörlerden kaynaklanabilir. Örneğin bir gözü renkli Van kedilerinin farklı<br />
bölgelerde üretilmeleriyle bu özelliklerinin kaybolduğu gözlenmiştir. Bir organizmanın<br />
uygunluğu (fitness) organizmanın yaşamındaki başarısıyla (hayatta kalma) ölçülür.<br />
Bir kromozomun ikili sayılarla temsil edilmesi:<br />
Kromozom 1 11011011100100110110<br />
Kromozom 2 11011100111000011110<br />
Kromozom olası bir çözümü temsil eder. Her kromozom ikili sayı sistemindeki<br />
sayılardan meydana gelen bir diziden oluşur. Bu dizi içerisindeki bit adı verilen her bir sayı<br />
çözümün bir karakteristiğini temsil eder.<br />
Kromozomu ikili düzendeki sayılar dizisiyle ifade etmek çok tercih edilen bir temsil<br />
şeklidir ancak bunun yerine tamsayı veya reel sayılar da kullanılabilir. İkili düzenin tercih<br />
edilmesinin nedeni bilgisayar tarafından daha kolay ve hızlı bir biçimde işlenebilmesidir.<br />
Çözüm Uzayı: Eğer bir problemin çözümü aranıyorsa, genellikle çözümler arasında<br />
en iyi olanı aranıyor demektir. Mümkün tüm çözümlerin uzayına (istenen çözümün<br />
aralarından bulunduğu çözümler kümesi) çözüm uzayı adı verilir. Çözüm uzayındaki her<br />
nokta bir olası çözümü temsil eder. Genetik algoritmalar yardımıyla arama uzayındaki<br />
olası çözümler arasından en iyi çözümü araştırılabilir. Çözümü aramak, arama uzayında<br />
aşırı noktaları (azami veya asgari) aramak ile aynı anlamdadır. Zaman zaman arama uzayı<br />
iyi tanımlanmış olabilir, ama bu arama uzayında sadece bir kaç noktayı biliyor olabiliriz.<br />
GA kullanma sürecinde, çözüm bulma süreci diğer noktaları (olası çözümleri) evrim<br />
sürdükçe üretir. Nereden başlanacağı veya nereye bakılacağı bilinemeyebilir. Uygun<br />
çözümün bulunması için birçok yöntem vardır, fakat bu yöntemler en iyi çözümü<br />
üretmeyebilir. Bu yöntemlerin bazıları, tepe tırmanma (hill climbing), yasak arama (tabu<br />
search), benzetimli tavlama (simulated annealing) ve genetik algoritmalardır. Bu<br />
yöntemlerden faydalanılarak bulunan çözümler genellikle iyi çözümler olarak kabul<br />
edilebilir, çünkü en iyiyi bulmak ve ispatlamak bazen mümkün değildir.<br />
3.1.5.1. GA Operatörleri<br />
Genetik algoritmalarda kullanılmak üzere değişik operatörler üretilmiştir. Bu<br />
operatörlerden en yaygın olanları çaprazlama, mutasyon ve üremedir. Çözüm yada<br />
çözümler araştırılan çözüm uzayları farklı yapılarda olduklarından farklı operatör<br />
kombinezonları lokal işlemler için oluşturulmuştur (Obitko ve Slavik 1999). Örneğin bazı<br />
GA yapılarında göç olayı popülasyon evriminde hesaba katılmış ve daha iyi neticeler<br />
alınmıştır.<br />
35
Change language