tag genetik-algoritmalar

Bu sayfada genetik-algoritmalar etiketi ile işaretlenmiş 1 yapay zeka kavramını bulabilirsiniz.

Genetic Programming (GP), genetik algoritmaların bir uzantısı olarak bireylerin sabit uzunluklu bit dizileri yerine yürütülebilir bilgisayar programları olduğu evrimsel bir hesaplama yöntemidir. John Koza tarafından 1992'de sistematik biçimde formüle edilen GP, doğal seleksiyonu programların yüksek seviyeli sembolleriyle çalışacak şekilde uyarlar. Her birey, tipik olarak ağaç veri yapısıyla temsil edilir: dallar aritmetik operatörler, mantıksal koşullar veya döngü yapıları gibi işlevleri, yapraklar ise sabitler ya da değişkenler (terminaller) içerir. Bir popülasyon başlatıldıktan sonra üç temel evrimsel operatör devreye girer. Seçim operatörü, bir değerlendirme fonksiyonuna göre en iyi bireyleri bir sonraki nesle taşır. Çaprazlama, iki ebeveyn ağacından rastgele seçilen alt ağaçların yer değiştirmesiyle hibrit çocuklar üretir. Mutasyon ise rastgele bir düğümü ya da alt ağacı yeniden oluşturarak keşif kapasitesini artırır. GP'nin en güçlü uygulama alanlarından biri sembolik regresyondur: gözlem verilerinden en uygun matematiksel denklemi otomatik olarak türetir. Ayrıca FPGA devre tasarımı, robotik hareket planlama, oyun stratejisi öğrenme ve yazılım hata onarımı gibi alanlarda geniş kullanım bulur. Önemli bir dezavantaj bloat sorunudur: nesiller ilerledikçe programlar gereksiz kod parçalarıyla şişer ve hesaplama maliyeti artar; bunu önlemek için ağaç boyutu sınırlamaları veya boyut cezası eklenir. Modern varyantlar arasında Grammatical Evolution, Linear Genetic Programming ve Strongly-Typed GP yer alır. Derin öğrenme çağında GP, differentiable GP ve nöral ağlarla hibrit mimarilerde yeniden ilgi görmektedir.

code_blocks

Genetic Programming (Genetik Programlama)

Genetic Programming (GP), genetik algoritmaların bir uzantısı olarak bireylerin sabit uzunluklu bit dizileri yerine yürütülebilir bilgisayar programları olduğu evrimsel bir hesaplama yöntemidir. John Koza tarafından 1992'de sistematik biçimde formüle edilen GP, doğal seleksiyonu programların yüksek seviyeli sembolleriyle çalışacak şekilde uyarlar. Her birey, tipik olarak ağaç veri yapısıyla temsil edilir: dallar aritmetik operatörler, mantıksal koşullar veya döngü yapıları gibi işlevleri, yapraklar ise sabitler ya da değişkenler (terminaller) içerir. Bir popülasyon başlatıldıktan sonra üç temel evrimsel operatör devreye girer. Seçim operatörü, bir değerlendirme fonksiyonuna göre en iyi bireyleri bir sonraki nesle taşır. Çaprazlama, iki ebeveyn ağacından rastgele seçilen alt ağaçların yer değiştirmesiyle hibrit çocuklar üretir. Mutasyon ise rastgele bir düğümü ya da alt ağacı yeniden oluşturarak keşif kapasitesini artırır. GP'nin en güçlü uygulama alanlarından biri sembolik regresyondur: gözlem verilerinden en uygun matematiksel denklemi otomatik olarak türetir. Ayrıca FPGA devre tasarımı, robotik hareket planlama, oyun stratejisi öğrenme ve yazılım hata onarımı gibi alanlarda geniş kullanım bulur. Önemli bir dezavantaj bloat sorunudur: nesiller ilerledikçe programlar gereksiz kod parçalarıyla şişer ve hesaplama maliyeti artar; bunu önlemek için ağaç boyutu sınırlamaları veya boyut cezası eklenir. Modern varyantlar arasında Grammatical Evolution, Linear Genetic Programming ve Strongly-Typed GP yer alır. Derin öğrenme çağında GP, differentiable GP ve nöral ağlarla hibrit mimarilerde yeniden ilgi görmektedir.

arrow_forward