diferansiyel gelişim algoritması

DGA, Price ve Storn tarafından 1995 yılında geliştirilmiş, özellikle sürekli verilerin
söz konusu olduğu problemlerde etkin sonuçlar verebilen, işleyiş ve operatörleri
itibariyle genetik algoritmaya dayanan populasyon temelli sezgisel optimizasyon
tekniğidir (Mayer vd, 2005; Storn ve Price, 1995; Storn, 2001). Temel olarak GA’
ya dayanmaktadır. Populasyon tabanlıdır. Aynı anda birçok noktada araştırma
yapmaktadır. iterasyonlar boyunca, operatörler yardımıyla problemin çözümü için
daha iyi sonuçlar araştırılmaktadır. Klasik ikili GA’ dan farklı olarak değişkenler
gerçek değerleriyle temsil edilmektedir. GA’ da da gerçek değerlerle kodlama
kullanılmaktadır (Hrstka ve Kucerova, 2004, Michalewicz, 1992). Ancak Price ve
Storn genetik operatörlerdeki birtakım değişikliklerle, gerçek değerlerle kodlamanın
kullanıldığı problemlerin çözüm performansını arttırmaya çalışmışlardır. GA’ daki
çaprazlama, mutasyon ve seçim operatörleri DGA’ da da kullanılmaktadır. Farklı
olarak her bir operatör tüm populasyona sırayla uygulanmamaktadır. Kromozomlar
tek tek ele alınmakta, rasgele seçilen diğer üç kromozomda kullanılarak yeni bir
birey elde edilmektedir. Bu işlemler sırasında mutasyon ve çaprazlama operatörleri
kullanılmış olmaktadır. Mevcut kromozomla elde edilen yeni kromozomun
uygunlukları karşılaştırılarak uygunluğu daha iyi olan, yeni birey olarak bir sonraki
populasyona aktarılmaktadır. Böylelikle seçim operatörü de kullanılmış olmaktadır.