genetik algoritma

• aslında dünya üzerinde en makbul olan düşüncenin nesiller boyunca aktarılması da bu yönteme örnek olarak verilebilir. nihayetinde zor düşüncenin kabul görmesi ve çok büyük kitlelere ulaştırılması da np-hard bir iş.
  
  şimdilerde amerika'da olan bir arkadaş ekşi sözlük'ün de aynı kuralları işlettiğini varsaymıştı. hali hazırdaki sonuç onun dediği gibi olmadı tabi, en azından geçen 16 yılı 16 iterasyon sayarsak pek de 'elit nesil'e ulaştığımız söylenemez. herkes sözlüğün eskisi kadar kalitesinin kalmadığından yakınıyor pek tabi ki. çünkü sözlük'teki mantık genetik algoritma'daki mantığa ters olarak en iyilerin uçurulması en trolllerin hayatta bırakılması yönünde. eski patronun ekşi sözlük örneklemesinde olduğu gibi nihayetinde en iyi olanın seçileceğini garanti etmez ama en iyiye yaklaşılabilir. hatırı kalmasın şimdi haklılık payı var idi dediklerinde. daha doğrusu hayalini kurduğu düzende. tabi maddi kaygılar kendisi için bir bir penaltı oldu. en nihayetinde loop'a girince en mantıklı işi yaparak devretti bu np-complete görevi.
  
  neyse, içimizde ukte kalanları söyledikten sonra kaldığımız yerden devam edelim...
  özgürlük, bağımsızlık, hümanizm ve adalet gibi düşüncelerin/olguların ilk çağlardan bu yana değer kazanması, insanlar arasında yüksek sesle konuşulmaya başlanarak bugünkü halini alması belli fitness^* kurallarının işletilmesiyle mümkün olabilmiştir. başlangıçta adı konulmayan insana dair olmazsa olmaz birey olma düşüncesi öncelikle toplumlarda vuku bulmuştur. bireyler düşünceleri genler üzerinde taşıyan kromozomlar gibidir. bu kromozomlar düşüncelerini aktaracak başka uygun birey bulduğunda onunla fikir alışverişi yapar ^{* *} ve yeni düşünceler, akımlar meydana gelir^*. tabi oluşan yüzlerce binlerce düşünce içinden hayatta kalabilen en makul ve makbul düşünce bir sonraki nesle aktarılırken, kabul görmeyen düşünce de onu taşıyan bireyle beraber elenir ve yok olur. çünkü nesilden nesile iterasyonlar boyunca aktarılacak düşüncenin belli bir populasyonu vardır.
  
  şimdiye kadar aslında insanlık için pek bir faydası olmayan, fakat toplumları belli ilkeler etrafında kenetleyen, kendilerini iyi hissettirmesine yardımcı olan ırkçılık ve sınıfçılık düşünceleri de kendilerine asırlardır bu populasyonda yer bulabilmiştir.
  
  iterasyonu sonlandıracak şey artık çoğu insana göre dünyanın sonunun gelmesi olacaktır. bu noktada medeniyet ulaşabileceği en iyi ve görece en kötü haliyle vücut bulacaktır.
  evrenin kendisi pek tabi ki görüldüğü üzere bu süreci kapsamlı olarak yürütmektedir. başarısı da önde gelen düşünürler ve bilim adamlarının küçük dokunuşlarıyla şekillenmektedir.
• evrimsel algoritmalar sınıfından olan genetik algoritma biyolojik süreçlerden ilham alan bir bilimsel yöntemdir. bir insanın doğumdan sonra emeklemeyi ve yürümeyi öğrenmesi, koşmanın gerekliliğini kavraması gibi biyolojiksel süreçler robotlar için de geçerlidir. bir robotun yürümeyi öğrenmesi^* de ancak bu biyolojiksel süreçlerin iyi analiz edilip iyi öğretilmesiyle mümkün olabilir.
  
  amacımız robotumuzun en hızlı şekilde en uzun mesafeyi düşmeden yürümesi ise bu amaca uygun parametrelerin iyi seçilmesi ve çok iyi şekilde modellenmesi gerekir. amaç mükemmeli bulmak olmasa da mükemmele yakın sonuçlar bulmak yaptığımız işe olan motivasyonumuzu artırır. yani robotumuzun iteratif olarak 100 denemeden sonra 1 metre yürümesini sağladıktan sonra, fazladan 1 metre daha yürümesi için ne yapabiliriz sorusu karşısında motivasyon kaynağı yaratır. robotumuzun düşmesine neden olan parametrelerin minimizasyonu (etkileyen karar değişkenlerinin gözden geçirilmesiyle), x-y-z koordinatlarındaki dengesinin maksimizasyonu bizim elimizde np-hard bir problem olarak kendini gösterir.
  
  bilim dünyasında, özellikle mühendislik alanında, bu sınıftaki problemlerin çözümü için önerilen popülasyon tabanlı algoritmalardan olan genetik algoritma çözüm değerlerimizin^* iyileştirilmesinde kesinlikle yardımcı olacaktır. genetik algoritma ile tasarlanan kromozomdaki her bir gen bir tasarım parametresinin durumunu (0-1) göstermek üzere, bu parametrelerin optimuma yakın değerlerini araştırmak (popülasyonda üretilen bütün aday çözümler içinden) robotumuzun deneysel olarak yürümesine yardımcı olacak kıstaslar hakkında fikir verecektir. bir nevi parametre optimizasyonu yapmış olacağız.
  
  tam olarak burada bahsettiğim konuyu karşılamasa da aşağıdaki kaynaklar (makaleler) ufuk açıcı bilgiler sunabilir:
  http://www.cc.gatech.edu/…shwin/papers/er-94-01.pdf
  http://www.idt.mdh.se/…rs/ircse11_submission_22.pdf
• elitist birey seçimi, çaprazlama ve mutasyon operatörleriyle brute-force arama yapmanın önüne geçen, dolayısıyla arama uzayının tamamını gezmeyi reddederek zamandan kazanç sağlayan, sürekli veya kesikli verilerin olduğu problemlerde etkin sonuçlar üretebilen algoritma.
  
  aynı operatörlerin farklı işlemlerle birlikte kullanıldığı diğer bir stokastik fonksiyon algoritması için; (bkz: diferansiyel gelişim algoritması)
• ekleme: türkiye'nin avrupa kupasını kazanması üzerine;
  
  i: iteration number (each iteration 4 years.)
  
  "avrasını kazupa kupandık" (i.1)
  "we have won the european cup" (i.2)
  "andıkakup vrupa asını kaz" (i.3)
  "kazaa kvrupupa sınıandık" (i.4)
  "hemos ganado la copa de europa" (i.5)
  "zandıkru avpasını kapa ku" (i.6)
  "sınıavrupa kupaan dıkkaz" (i.7)
  "pa kupzand avru asını kaık" (i.8)
  "abbiamo vinto la coppa dei campioni" (i.9)
  "biz bitti demeden bitmez" (i.10)
  
  ...
  
  "wir haben den europapokal gewonnen" (i.21)
  "nous avons gagné la coupe d'europe" (i.22)
  "mi smo osvojili europski kup" (i.23)
  "biz bitti demeden bitmez" (i.24)
  
  ...
  
  "am câ?tigat cupa campionilor europeni" (i.51)
  "nós ganhamos a copa da europa" (i.52)
  
  ...
  "biz bitti demeden bitmez" (i.97)
  "kupasını avrupa kazandık" (i.98)
  "kazandık avrupa kupasını" (i.99)
  "avrupa kupasını kazandık" (i.100) // finally!
• ga sadece uygunluk fonksiyonu bilgisini kullanır, başka matematiksel işlem kullanmaz. birçok noktadan global arama yapar.
  stokastiktir.
  öncesi için; (bkz: #59612499), (bkz: #59909243), (bkz: #60810270), (bkz: #61272786)
  
  (bkz: metaheuristic/@kabahatinbuyugukendisindeolanadam)
  (bkz: kombinatoryal optimizasyon/#60683355)
  (bkz: computational complexity/#60793765)
• sözlükte veya normal hayatta nasıl işlediği analoji kurularak birkaç entry'de anlatılmış. sözlükte özelde nasıl işlediğini şöyle anlatırız sanıyorum.
  
  kendi ilgi alanlarınıza göre ki bu ilgi alanlarınız fitness^* değerini belirleyen fonksiyondaki değişkenler olsun, diyelim ki sözlükteki en iyi entry'yi seçeceksiniz. sözlüğe kayıt olduğunuz günden bugüne kadar favori entry'leri listenizde hep belli sayıda entry olduğunu farz edin. yani sevdiğiniz bir entry'yi favorilendiğinizde ondan daha kötü olduğunu düşündüğünüz, önceden eklenmiş bir entry'yi listeden çıkartıyorsunuz. böylelikle her okuduğunuz entry'den sonra sürekli bir kıyaslama (bu entry > mevcut listemdeki entry'ler arasındaki en kötü entry'den daha iyi; o zaman listeye ekle, daha kötü olanı çıkart) halindesiniz.
  böyle böyle yazarlığınız boyunca listenizdeki favori sayısını sabit tutarak subjektif değerlerinize göre devam ediyorsunuz. artık yeter dediğiniz bir anda veya kendinize belirlediğiniz bir zaanın sonunda listedeki "en iyi" entry'yi seçerseniz siz genetik algoritma sürecini aşağı yukarı uyguladınız demektir.
  
  bütün entry'ler sizin popülasyon uzayınız, badi listenizdeki yazarlar ve celebrity yazarlar sizin seçim kriterinizi etkileyen parametreler. entry seçim yönteminiz rastgele başlıklara tıklamak veya takip ettiğiniz başlıkları gezinmek, aynı başlıkta kararsız kaldığınız ortak noktaları bulunan iki entry'den en iyi olanını seçmeniz (eksik yanlarını/başka entry'lerde değinilen iyi noktaları mesajla bildirdiniz ve entry sahibi yazar sizi kırmadı ekledi, geliştirdi) mutasyon-çaprazlama oluyor.
• türev ya da başka bir operatöre ihtiyaç duymadan sadece rastgelelik^* ilkesiyle uygunluk fonksiyonunu kullandığı için kör arama^* yöntemlerinden biri olarak bilinir.