Bayesci optimizasyon algoritmasının beslenme probleminde kullanımı
Tezin Türü: Yüksek Lisans
Tezin Yürütüldüğü Kurum: Ondokuz Mayıs Üniversitesi, Lisansüstü Eğitim Enstitüsü, İstatistik Anabilim Dalı, Türkiye
Tezin Onay Tarihi: 2013
Tezin Dili: Türkçe
Öğrenci: SERPİL GÜMÜŞTEKİN
Danışman: Talat Şenel
Özet:Son yıllarda karmaşık problemlerin çözümünde geleneksel yöntemlerin yetersiz kalması, yeni çözüm teknikleri arayışlarını gündeme getirmiştir. Genetik Algoritmalar (GA), bu arayışların sonucu olarak ortaya çıkan tekniklerdir. Genetik Algoritmalarda değişimi sağlamak amacıyla çaprazlama ve mutasyon operatörleri kullanılmaktadır. Ancak son yıllarda değişimi sağlamak için, çaprazlama ve mutasyon operatörlerinin yerine dağılımın tahmin edilip, örneklenmesini içeren olasılıksal model yaklaşımı önerilmiştir. Olasılıksal model yaklaşımında, populasyondan elde edilen çözümlerin olasılık dağılımı bulunur ve yeni nesiller bu olasılık dağılımı yardımıyla oluşturulur. Olasılıksal model yaklaşımını kullanan algoritmalara Dağılımın Tahmini Algoritmaları (EDA) adı verilmektedir. EDA?lar optimizasyon için güçlü bir teknik olarak kabul edilmektedir. Çoğu zaman GA?ların yetersiz kaldığı durumlarda problemleri başarılı bir şekilde çözmektedirler. EDA?nın performansı, olasılık dağılımının nasıl tahmin edildiği ve bu tahminler yardımıyla populasyondan örneklemin nasıl çekildiğine göre değişir. Çoğu EDA çalışmaları bunun üzerine yoğunlaşmıştır. Özellikle, yönlü grafiksel modeller olarak da bilinen Bayesci Ağlar bu alanda geniş olarak yer almaktadır ve dağılımın tahmin edilip, örneklenmesi sürecinde önemli bir role sahiptir. Bu çalışmada, dağılımın tahmin edilip örneklenebilmesinde, çok değişkenli EDA algoritmalarından biri olan ve aynı zamanda yönlü grafiksel modele sahip olan Bayesci Optimizasyon Algoritması (BOA) incelenmiştir. Daha sonra beslenme probleminin çözümünde Bayesci Optimizasyon Algoritması uygulanmıştır. Elde edilen sonuçlar Doğrusal Programlama (DP) ve GA çözüm sonuçları ile karşılaştırılmıştır. Karşılaştırmalar sonunda, zaman avantajı sağlaması ve maliyeti düşürmesi bakımından sabah kahvaltısı için beslenme probleminin çözümünde BOA?nın, DP ve GA?ya göre daha etkin sonuçlar verdiği görülmüştür. Anahtar Kelimeler: BOA; GA; Doğrusal Programlama; Dağılım Algoritmalarının Tahmini; Beslenme; Bayesci Ağ.