FAST EVOLUTIONARY OPTIMIZATION USING ARTIFICIAL NEURAL NETWORKS
Journal Name:
- Havacılık ve Uzay Teknolojileri Dergisi
Keywords (Original Language):
Author Name |
---|
Abstract (2. Language):
In this paper, the Augmented Genetic Algorithm with Artificial Neural Network (AGANN) is expanded for
optimization works, and its implementations to model problems are demonstrated. With the purpose of getting a
faster algorithm, a neural network and a real coded genetic algorithm are hybridized in a new way. In this way,
instead of predicting objective function calculation of a candidate, a properly trained neural network is used for
predicting the candidate itself. At each step of the genetic process, using a simulated annealing based
optimization procedure, the trained neural network produces an individual, which is a candidate solution of the
optimization problem. Adding this candidate to the population at each step improves the exploration power of
the genetic process. The proposed algorithm is tested for some test function problems. The results indicate that
the computational efficiency of the implemented algorithm is tremendously high. Due to still being a genetic
algorithm based technique, this method is also as robust as the pure genetic algorithms.
Bookmark/Search this post with
Abstract (Original Language):
Bu çalışmada, daha önce tersten tasarım problemleri için önerilmiş olan Yapay Sinir Ağı ile Güçlendirilmiş
Genetik Algoritmanın (YGGA), eniyileme problemlerine uyarlaması yapılmıştır. YGGA eniyileme problemlerine
uygulanabilecek şekilde güncellenmiş ve genel anlamda bir eniyileme problemine nasıl uygulanacağı
gösterilmiştir. YGGA’da, reel kodlu bir Genetik Algoritma (GA) ile uygun bir Yapay Sinir Ağı (YSA) mimarisi
melez bir yapı içerisinde kullanılmıştır. Bu yapı içerisinde YSA, popülasyonun güçlendirilmesini sağlamıştır. Bu
amaçla GA’nın her adımında, o adımda kullanılan popülasyondaki bireyler ve bunlara ait uygunluk değerleri
kullanılarak YSA eğitilmiştir. Eğitim sırasında, bireyleri ifade eden parametreler YSA’nın girdisi, bireylerin
uygunluk değerleri de çıktısı olarak değerlendirilmiştir. Eğitilen bu YSA’ya, Benzetimli Tavlama (BT) yardımıyla
bir eniyileme süreci uygulanarak, mevcut popülasyondaki bireylerden daha iyi uygunluk değerine sahip bir birey
üretilmeye çalışılmıştır. Elde edilen uygun birey GA tarafından üretilen yeni popülasyona ilave edilmiştir.
GA’nın her adımında tekrar edilen bu işlemlerin sonucunda popülasyonun gelişimi daha çabuk sağlandığından,
daha az amaç fonksiyonu hesabı ile daha iyi uygunluk değerlerine ulaşılmıştır. Yönteminin etkinliği, model
deneme fonksiyonlarına uygulaması yapılarak gösterilmiştir.
- 3