Genetik Algoritmalar - Uygulama Alanları
Genetik Algoritmalar öncelikle çeşitli türlerdeki optimizasyon problemlerinde kullanılır, ancak diğer uygulama alanlarında da sıklıkla kullanılırlar.
Bu bölümde Genetik Algoritmaların sıklıkla kullanıldığı alanlardan bazılarını listeliyoruz. Bunlar -
Optimization- Genetik Algoritmalar en çok, belirli bir kısıtlama kümesi altında belirli bir amaç fonksiyon değerini maksimize etmemiz veya en aza indirmemiz gereken optimizasyon problemlerinde kullanılır. Optimizasyon problemlerini çözme yaklaşımı eğitim boyunca vurgulanmıştır.
Economics - GA'lar ayrıca örümcek ağı modeli, oyun teorisi denge çözünürlüğü, varlık fiyatlandırması vb. Gibi çeşitli ekonomik modelleri karakterize etmek için kullanılır.
Neural Networks - GA'lar ayrıca sinir ağlarını, özellikle tekrarlayan sinir ağlarını eğitmek için kullanılır.
Parallelization - GA'lar ayrıca çok iyi paralel yeteneklere sahiptir ve belirli problemleri çözmede çok etkili araçlar olduklarını ve ayrıca araştırma için iyi bir alan sağladıklarını kanıtlamaktadır.
Image Processing - GA'lar, çeşitli dijital görüntü işleme (DIP) görevlerinin yanı sıra yoğun piksel eşleştirmesi için kullanılır.
Vehicle routing problems - Birden çok esnek zaman aralığı, birden çok depo ve heterojen bir filo ile.
Scheduling applications - GA'lar, özellikle zaman çizelgesi problemi olmak üzere çeşitli programlama problemlerini çözmek için kullanılır.
Machine Learning - daha önce tartışıldığı gibi, genetik tabanlı makine öğrenimi (GBML), makine öğreniminde niş bir alandır.
Robot Trajectory Generation - GA'lar, bir robot kolunun bir noktadan diğerine hareket ederek izlediği yolu planlamak için kullanılmıştır.
Parametric Design of Aircraft - GA'lar, parametreleri değiştirerek ve daha iyi çözümler geliştirerek uçakları tasarlamak için kullanılmıştır.
DNA Analysis - Örnekle ilgili spektrometrik veriler kullanılarak DNA yapısını belirlemek için GA'lar kullanılmıştır.
Multimodal Optimization - GA'lar, birden fazla optimum çözüm bulmamız gereken çok modlu optimizasyon için açıkça çok iyi yaklaşımlardır.
Traveling salesman problem and its applications - GA'lar, iyi bilinen bir kombinasyon problemi olan TSP'yi, yeni çaprazlama ve paketleme stratejileri kullanarak çözmek için kullanılmıştır.