Recursive two-stage evolutionary programming based on similarity measures

Abstract

Bu tez Yinelemeli İki-Aşamalı Evrimsel Programlama (YİEP) isimli meta-sezgisel araştırma algoritmasının daha detaylı araştırılmasına adanmıştır. Bu algoritma ele alınan optimizasyon problemi için daha iyi aday çözümler üretmek adına sadece mutasyon operasyonunun özel bir biçimde kullanıldığı güçlü bir algoritmadır. Algoritma optimizasyon problemleri için daha iyi sonuçların elde edilmesine olanak veren değiştirilebilen parametrelere ve prosedürlere sahiptir. Özellikle kromozomlar arasındaki mesafenin ölçüm yöntemi, seçim operasyonunun nasıl gerçekleştirileceği ve mutasyon operasyonunun sitili bu araştırma algoritmasının önemli konularıdır. Bu tezde, parametre ve prosedürlerin bu konularla ilgili olarak değiştirilmesinin algoritmanın verimliliğine katkısı araştırılmıştır.

This thesis is devoted to deeper research about the characteristics of the Metaheuristic search algorithm ?Recursive Two-Stage Evolutionary Programming? (RTEP). This algorithm is a powerful Metaheuristic where only mutation operation is used in a specific style in order to produce better candidate solutions for the dealt optimization problem. The algorithm has many different parameters and procedures that can be adapted in order to obtain better solutions for the optimization problems. Especially, the distance measure between the chromosomes, how the selection operation will be carried out and the style of the mutation operation are important subjects of this search algorithm. In this thesis, the contribution of parameter and procedure changes for these subjects in the efficiency of the algorithm is investigated.