Genetik algoritma ve benzetilmiş tavlama ile sistem tanılama

Abstract

GENETİK ALGORİTMA ve BENZETİLMİŞ TAVLAMA ELE SİSTEM TANILAMA Oya ÖRNEK ERYILMAZ Anahtar Kelimeler : Genetik Algoritmalar, Benzetilmiş Tavlama, Sistem Tanılama Özet : Hem genetik algoritmalar hem de benzetilmiş tavlama önde gelen optimizasyon tekniklerindendir. Geneneksel nümerik yöntemlerin kolayca yerel en iyide takılmalarına karşın bu iki teknik birleştirildiklerinde, benzetilmiş tavlamanın tepeye tırmanma ve ince ayar yapabilme özellikleri ile genetik algoritmaların çok modlu ve karmaşık uzaylarda bile hızlı arama yapabilme ve sonuca ulaşabilme özelliklerinin birbirlerini desteklemeleri başarılı ve hızlı bir yakınsamayla sonuçlanmaktadır. Bu çalışmada, birleştirilmiş genetik algoritma ve benzetilmiş tavlama algoritması doğrusal sistemlerin tanılanması amacıyla katsayıların kestirilmesi işleminde kullanılmıştır. Bir ARMAX modeli ile tanımlanan sistemin genetik algoritma tarafından kestirilecek katsayıları gerçel sayı kodlaması ile kodlanmıştır. Benzetilmiş tavlamanın genetik algoritmaya etkisi mutasyon işleminin benzetilmiş tavlama gibi davranması ve bir soğutma işleminin kullanılması olmuştur. Çalışmada ayrıca verilen bir fonksiyonu en küçükleyen değerin kestirilmesi işlemi de yer almıştır.

Oya ÖRNEK ERYILMAZ Keywords : Genetic Algorithms, Simulated Annealing, System Identification. Abstract : Genetic algorithms and simulated annealing are the leading search and optimization techniques. In contrast with the conventional numerical methods that can easily be trapped in local optima, these new techniques with their hill climbing capability and fine tuning merit and the ability of fast searching in multi-modal and complex spaces, has resulted in succesful and fast convergence. In this study, combined genetic algorithm and simulated annealing algorithm have been used for estimating the coefficients in the linear sistem identification. Coefficients of a system described by an ARMAX model, which are to be estimated by a genetic algorithm, are real-coded. The effect of simulated annealing to the genetic algoritm is the fact that the mutation operator behaves like simulated annealing and a cooling procedure is used. The estimation of the value minimizing for a given function is also implemented in the study.