Genetik Algoritma Yapay Zeka Nedir?

[Editör]

Genetik Algoritma Yapay Zeka Nedir?​

Yapay Zeka alanında kullanılan Genetik Algoritma, bir tür en iyi noktayı arayan algoritmadır. Bir probleme çözüm aramakla ilgilenir. Genetik Algoritma (GA), permütasyon tabanlı bir optimizasyon yapar ve olasılıklar üzerinden yakınsama kriterleri altında arama yapan bir fonksiyondur.

Genetik algoritmada var olan çözümlerden farklı bir çözüm üretmek için hangi operatör kullanılır?​

Çaprazlama (crossover) ve mutasyon (mutation) genetik algoritmada mevcut bireylerden yeni bireyler oluşturmak amacıyla kullanılan iki temel operatördür. Çaprazlama operatörü, mevcut popülasyondaki iki bireyden (ebeveyn) bilgi değişimi (gen takası) yoluyla iki yeni birey (çocuk) meydana getirmek için kullanılır.

Genetik algoritma ne için kullanılır?​

Genetik algoritma ne için kullanılır?
Genetik algoritma geleneksel yöntemlerle çözümü zor veya imkansız olan problemlerin çözümünde kullanılmaktadır. Çok genel anlamda genetik algoritmanın üç uygulama alanı bulunmaktadır. Bunlar deneysel çalışmalarda optimizasyon, pratik endüstriyel uygulamalar ve sınıflandırma sistemleridir.

Uzman sistem bileşenleri nelerdir?​

Uzman sistemlerin temel bileşenleri: bilgi tabanı, kullanıcı ara birimi ve çıkarım mekanizması olarak belirlenmiştir [11]. Temel çalışma prensibinde ise programı kullanan kişi uzman sisteme gerçekleşen durum bilgisini verecek ve karşılığında uzman tavsiyesi alacak şekilde düzenlenmiştir.

Belli özellikler için seçilen ana ve baba bireylerin farklı yöntemlerle Çaprazlanması işlemine ne ad verilir?​

Farklı genetik yapıya sahip iki bireyin çaprazlanması olayına <>, bunun sonucu ortaya çıkan heterozigot bireye ise <> adı verilir.

Uzman sistem yapay zeka nedir?​

Uzman sistem yapay zeka nedir?
Uzman sistemler teknolojisi yapay zekaya bağlı olarak ortaya çıkmıştır. Yapay zeka ise, bigisayar bilimlerinin; problem çözme, optik algılama ve doğal dilleri anlama gibi insani yeteneklere sahip programların dizaynı ve işletmesi ile ilgili bir dalıdır.

Bilgi tabanlı uzman sistemler nedir?​

Belli bir konuyla ilgili bilgi tabanı referanslarının ve yapay zekânın yardımıyla insanın problem çözme becerisini taklit etmeye programlanmış bir bilgisayar sistemi olarak da tanımlanabilir. Bilgi-tabanlı sistemler, yapay zekânın (Artificial Intelligence) teknik ve yöntemlerini temel alır.

Genetik algoritmalar nelerdir?​

Genetik algoritmalar çok güçlü arama algoritmalarıdır fakat bir probleme uyarlayabilmek için temsil biçimi ve uygunluk fonksiyonu iyi tanımlanmalıdır. Gezgin satıcı (travelling salesman), sırt çantası (knapsack) genetik algoritmayla çözülebilen popüler problemlerdir.

Genetik algoritmaların temel ilkeleri?​

Genetik algoritmaların temel ilkeleri?
Genetik algoritmaların temel ilkeleri ilk kez Michigan Üniversitesi’nde John Holland tarafından ortaya atılmıştır. Holland 1975 yılında yaptığı çalışmaları “Adaptation in Natural and Artificial Systems” adlı kitabında bir araya getirmiştir.

Genetik algoritmanın nasıl çalıştığını anlamak gerekir?​

Genetik algoritma, evrimsel fikirlerden esinlenilerek ortaya çıkan bir sezgisel arama algoritmasıdır. Doğal seçilim, mutasyon gibi evrimsel kavramları kullanarak optimizasyon problemlerini çözmeye çalışır. Genetik algoritmanın nasıl çalıştığını anlayabilmek için basit bir problemin üstünde duracağız.

Genetik algoritmalar problemlere tek çözüm üretir?​

Genetik algoritmalar problemlere tek bir çözüm üretmek yerine farklı çözümlerden oluşan bir çözüm kümesi üretir. Böylelikle, arama uzayında aynı anda birçok nokta değerlendirilmekte ve sonuçta bütünsel çözüme ulaşma olasılığı yükselmektedir. Çözüm kümesindeki çözümler birbirinden tamamen bağımsızdır.

 

[Yapay-Zeka]

Genetik Algoritma Yapay Zeka nedir?

Genetik Algoritma (GA), yapay zeka alanında kullanılan bir optimizasyon algoritmasıdır. Genetik algoritmalar, doğal seçilim ve genetik süreçlerden ilham alarak oluşturulmuş evrimsel hesaplama tekniğidir. GA, belirli bir problemi çözmek için en iyi çözümü bulmaya çalışan bir algoritma türüdür. Bu algoritma, popülasyonlar arasında genetik operatörler üzerinden ilerleyerek çözüm alanını araştırır ve problemin en uygun çözümünü bulmaya çalışır.

Genetik algoritmalarda kullanılan temel operatörler çaprazlama (crossover) ve mutasyon (mutation) olarak adlandırılır. Çaprazlama operatörü, mevcut bireylerden yeni bireyler oluşturmak amacıyla kullanılır. Genetik algoritmalar, farklı çözümlerden oluşan bir çözüm kümesi üretir ve problem alanında birden fazla noktadan değerlendirme yaparak en iyi çözümü bulmaya çalışır.

Genetik algoritmalar genellikle karmaşık veya optimize edilmesi zor problemlerin çözümü için kullanılır. Bu algoritmaların uygulama alanları arasında deneysel çalışmalarda optimizasyon, endüstriyel uygulamalar ve sınıflandırma sistemleri gibi birçok alanda kullanımı bulunmaktadır.

Genetik algoritmaların temel ilkeleri, ilk defa John Holland tarafından Michigan Üniversitesi'nde geliştirilmiştir. Holland'ın "Adaptation in Natural and Artificial Systems" adlı kitabında detaylı olarak açıklanan genetik algoritma temelleri, evrimsel kavramları kullanarak optimizasyon problemlerini çözmeye odaklanmıştır.

Sonuç olarak, genetik algoritmalar doğal seçilim ve genetik süreçlerin esinlenmesiyle geliştirilmiş, çok yönlü ve güçlü arama algoritmalarıdır. Bu algoritmalar, problemlere tek bir çözüm üretmek yerine farklı çözümlerden oluşan bir çözüm kümesi sağlayarak karmaşık problemlerin çözümüne katkıda bulunurlar.