Evrimsel Algoritma Nedir?
İngilizce: Evolutionary Algorithm
Yayın: · Son güncelleme:
Evrimsel Algoritma Nedir? Kısaca
Evrimsel algoritma, biyolojik evrimdeki üreme, mutasyon ve seçilim mekanizmalarını taklit ederek aday çözümlerden oluşan bir popülasyonu kuşaklar boyunca iyileştiren optimizasyon yöntemleri ailesinin genel adıdır.
Evrimsel algoritma (evolutionary algorithm), bir problemin çözümünü tek seferde hesaplamak yerine, çok sayıda aday çözümü "evrimleştirerek" arayan yöntemlerin ortak adıdır. Her kuşakta daha başarılı adaylar hayatta kalır, birbirleriyle birleşir ve küçük değişikliklere uğrar.
Evrimsel algoritma nedir?
Bu aile, matematiksel türevin hesaplanamadığı, arama uzayının çok büyük ya da düzensiz olduğu problemlerde kullanılır. Algoritma yalnızca bir çözümün ne kadar iyi olduğunu ölçen bir uygunluk fonksiyonuna ihtiyaç duyar; problemin iç yapısını bilmesi gerekmez. Bu yüzden metasezgisel algoritmalar arasında sayılır.
Başlıca türleri
| Tür | Öne çıkan özellik |
|---|---|
| Genetik algoritma | Çözümleri dizi olarak kodlar, çaprazlamaya ağırlık verir |
| Evrim stratejileri | Sürekli sayılarla çalışır, mutasyon adımını uyarlar |
| Genetik programlama | Programları ya da formülleri ağaç yapısında evrimleştirir |
| Evrimsel programlama | Ağırlıklı olarak mutasyonla ilerler |
Nelere dikkat etmeli?
Evrimsel algoritmalar esnek ve paralelleştirmeye uygundur; bir anten tasarımından bir robotun yürüme hareketine kadar çeşitli problemlere uygulanmıştır. Bununla birlikte uygunluk fonksiyonunu çok kez hesaplamak gerektiğinden maliyetli olabilir. Ayrıca rastgelelik içerdikleri için iki çalıştırma farklı sonuç verebilir; güvenilir bir değerlendirme için deneyler genellikle birkaç kez tekrarlanır. Uygunluk fonksiyonu yanlış tanımlanırsa algoritma, istenen hedef yerine fonksiyonun açıklarını kullanan beklenmedik çözümler de bulabilir.
Sıkça Sorulan Sorular
Evrimsel algoritma ile genetik algoritma arasındaki fark nedir?
Evrimsel algoritma genel bir aileyi ifade eder. Genetik algoritma ise bu ailenin en bilinen üyesidir ve çözümleri kromozom benzeri dizilerle temsil edip çaprazlama kullanır.
Evrimsel algoritmalar makine öğrenmesinde kullanılır mı?
Evet. Özellikle hiperparametre seçimi ve sinir ağı mimarisi arama gibi görevlerde, türev bilgisi gerektirmediği için tercih edilebilir.