Genetik Algoritma İle Sırt Çantası Probleminin Çözümü

Genetik Algoritma İle Sırt Çantası Probleminin Çözümü udemy course

Solving The Knapsack Problem Using Genetic Algorithm

Solving The Knapsack Problem Using Genetic Algorithm

Bu Eğitimi indirimli Satın almak için www Matlabdersi com ziyaret edebilirsiniz!!

### Genetik Algoritma ile Sırt Çantası Probleminin Çözümü

Sırt çantası problemi (Knapsack Problem), belirli bir kapasiteye sahip bir sırt çantası için, farklı değer ve ağırlıklara sahip nesnelerin en yüksek toplam değeri elde edecek şekilde seçilmesi gereken klasik bir optimizasyon problemidir. Genetik algoritma (GA), bu tür problemleri çözmek için etkili bir yöntemdir. İşte sürecin temel adımları:

1. **Başlangıç Popülasyonu**

   - Rastgele çözümlerden (bireylerden) oluşan bir popülasyon oluşturulur. Her birey, çantaya konulacak nesneleri temsil eden bir bit dizisi ile gösterilir (örneğin, 0: nesne yok, 1: nesne var).

2. **Uygunluk Fonksiyonu**

   - Her bireyin uygunluğu, çantaya konulan nesnelerin toplam değeri ile hesaplanır. Ağırlık kapasitesini aşan bireyler için uygunluk değeri negatif bir ceza ile düşürülür.

3. **Seçim**

   - Uygunluk değerlerine göre, yeni bireylerin oluşturulması için popülasyondan bireyler seçilir. Genellikle, turnuva veya rulet tekerleği yöntemi kullanılır.

4. **Çaprazlama**

   - Seçilen bireylerden yeni bireyler oluşturmak için çaprazlama (crossover) işlemi yapılır. Bu, iki ebeveyn bireyinin genetik materyalini birleştirerek yeni bireyler yaratır.

5. **Müthişlik (Mutasyon)**

   - Yeni bireylerde küçük değişiklikler (örneğin, bir bitin tersine çevrilmesi) yapılır. Bu, popülasyonun çeşitliliğini artırarak yerel minimumlardan kaçınmaya yardımcı olur.

6. **Yeni Popülasyon Oluşturma**

   - Yeni bireyler, mevcut popülasyonun yerini alır ve döngü bu şekilde devam eder.

7. **Sonlandırma Kriteri**

   - Belirli bir döngü sayısına ulaşıldığında veya uygunluk değeri istenen seviyeye ulaştığında algoritma sonlanır.

Sonuç

Genetik algoritma, sırt çantası problemini çözmede etkili bir yöntem sunar. Büyük ve karmaşık problemlerde, klasik yöntemlere göre daha iyi sonuçlar elde edilebilir. Uygunluk fonksiyonları, seçim stratejileri ve çaprazlama/müthişlik oranları, algoritmanın performansını belirleyen önemli faktörlerdir.

Genetik Algoritma ile Sırt çantası probleminin çözümü ,Video içeriği:

1.Bölüm: Genetik Algoritmalar(GA)ın-Tarihçesi-Temel Kavramları anlatılıyor.

2.Bölüm.GENETİK İŞLEMCİLER (Çaprazlama, Mutasyon,Yardımcı İşlemciler,Seçme,…)

3.Bölüm. MATLAB GA Toolbox Kullanmadan Matlab ‘da Bir M-file içerisinde Genetik algorıtmanın kodu yazılır.

4.Bölüm. Genetik Algoritma ile Sırt çantası (Knapsack)  probleme çözümler sunuluyor.