genetik algoritma

optimizasyon algoritmalarından metaheuristic sınıfına dahil parametrik bir çözüm aracıdır. (bkz: #20245445)

bir başlangıç çözümü ile uygun çözüm oluşturarak başlanması elzemdir. çeşitli operatörler (çaprazlama, mutasyon) kullanılarak rassal çözümler üreterek sürekli en iyiyi seçmeye dayalı strateji izler.

mesela sözlük bunun için güzel bir örnek olabilir. diyelim ki sözlük 100 kişi ile başladı ve bu 100 kişinin o an itibariyle en iyi yazarları. 100 sayısı hiç değişmeyecek öncelikle, sabit 100 kişi (probleme ve operatör seçimine göre değişebilir).
iyilik/en iyileme ölçütü de verilen pozitif oy ve favori ekleme olsun.

sözlüğün en kötü yazarları (oylama ile) belli dönemlerle yazarlıktan çıkarılarak yeni yazarlar sözlüğe alınıyor. bu işlemler belli bir süre tekrarlanarak devam ettiriliyor. ne olacaktır? hep en kötüleri popülasyondan çıkarıp, yeni yazarları sözlüğe dahil ederek zamanla 100 yazarın olabilecek en iyi yazarlar olduğunu garanti edilmiş olunacaktır.

genetik algoritma'nın her zaman optimum çözümü bulamadığını da hatırlatmak gerekir güncel problemler için. en iyiye yakın çözümler rahatlıkla diyebiliriz ama.
normal hesaplama taktikleri ile veya bilgisayarlarla çok uzun sürelerde çözülebilecek problemler genetik algoritma ile saniyeler içinde çözülebilir. rassallık (rastgelelik) en önemli hususudur bu algoritmanın.

yani rassal seçim stratejisine dayalı en iyileme diyebiliriz.

gece gece de bilgi amaçlı entry kasmak istemediğim için kolay anlatmaya çalıştım. anlamayanlar veya üzerinde çalışmak isteyenler irtibat kurabilir.