Evrimsel algoritma nedir? Hızlı bir rehber

Dünya üzerindeki yaşam milyonlarca yıldır evrimleşiyor ve canlıların çevrelerinde hayatta kalmak ve gelişmek için uyum sağlamaları bu süreç sayesinde oluyor. Örneğin zürafaları ele alalım. Diğer hayvanların ulaşamadığı ağaçların tepesindeki yapraklara ulaşmak için uzun boyunlar geliştirdiler. Bu, faydalı özelliklere sahip olanların hayatta kalma olasılığı daha yüksek olduğundan, bu özelliklerin daha yaygın hale geldiği doğal seçilim tarafından yönlendirilir.

Basitçe söylemek gerekirse, çevrelerine daha iyi uyum sağlayan organizmaların hayatta kalma ve faydalı özelliklerini yavrularına aktarma şansı daha yüksektir. Zamanla, bu küçük değişiklikler birikerek türlerin en zorlu koşulların bile üstesinden gelmesine yardımcı olur.

Evrimsel algoritmalar (EA), “Makine Öğrenimi” genel terimi altında yer alır. Tıpkı evrim gibi, EA da bir gruptan en iyi çözümleri seçer, küçük değişiklikler yapar ve bu değişikliklerin işleri daha iyi hale getirip getirmediğini kontrol eder. Bu süreci birçok nesil boyunca tekrarlayarak, çeşitli farklı alanlardaki karmaşık sorunlara en iyi çözümleri bulur. 

Evrimsel algoritmalar, çok yönlülükleri sayesinde mühendislik, tıp ve çevre bilimi gibi alanlara uygulanmaya yönelik devam eden çalışmalarla ilginç bir araştırma alanıdır. Bu makalede, evrimsel algoritmalara, nasıl çalıştıklarına ve nerelerde kullanıldıklarına daha yakından bakacağız. Hadi başlayalım! 

Evrimsel algoritmalar açıklandı

Evrimsel algoritmalar, belirli bir görev için mümkün olan en iyi çözümü veya modeli bulmak amacıyla makine öğrenimi alanında kullanılabilen optimizasyon teknikleridir. Genellikle potansiyel çözümlerden oluşan bir grupla başlarlar ve sorunu ne kadar iyi çözdüklerine bağlı olarak birçok yineleme boyunca bunları geliştirmeye çalışırlar.

Örneğin, en yakıt tasarruflu arabayı tasarlamaya çalıştığınızı hayal edin. Algoritma çeşitli araba tasarımlarıyla başlar, her birinin ne kadar iyi performans gösterdiğini görmek için test eder ve ardından en iyi özellikleri birleştirerek ve birçok tur boyunca küçük ayarlamalar yaparak tasarımları kademeli olarak geliştirir, ta ki mümkün olan en iyi tasarımı bulana kadar.

Her biri çözümleri temsil etme ve iyileştirme konusunda kendi yöntemine sahip olan çeşitli evrimsel algoritma türleri vardır, ancak hepsi bu temel yaklaşımı izler. İşte bazı yaygın evrimsel algoritma türleri:

• Genetik algoritmalar: Bu tür evrimsel algoritmada, çözümler sayı veya sembol dizileri gibi basit kodlanmış dizeler olarak temsil edilir. İyileştirme, iki iyi çözümün parçalarını karıştırarak (ebeveynlerden gelen özellikleri birleştirmeye benzer) ve yeni varyasyonlar oluşturmak için küçük rastgele değişiklikler yaparak gerçekleşir.

• Genetik programlama: Ağaç benzeri yapılar olarak çözümler oluşturmaya odaklanır. Çözüm bir dizi adım veya talimat gerektirdiğinde özellikle kullanışlıdır.

• Evrim stratejileri: Burada, çözümleri güncellerken değişikliklerin ne kadar büyük veya küçük olması gerektiğini öğrenmeye odaklanılır. Bu, algoritmanın zaman içinde sonuçlarını daha verimli bir şekilde iyileştirmesine yardımcı olur.

• Diferansiyel evrim: Bu yaklaşımda, yeni çözümler farklı mevcut çözümlerin parçalarının birleştirilmesiyle oluşturulur. Özellikle cevapların sürekli olarak değişebilen sayılar olduğu problemler için iyi çalışır.

Evrimsel algoritmaların nasıl çalıştığını anlama

Evrimsel algoritmalar, bir probleme en iyi çözümü bulmak için yinelemeli bir süreç kullanır. Bunu, her döngünün popülasyonu iyileştirmeye yardımcı olduğu, doğanın türleri nesiller boyunca iyileştirme yolu gibi düşünebilirsiniz. 

Farklı evrimsel algoritma türleri olmasına rağmen, genellikle şu temel adımları izlerler:

• Başlatma: Algoritma, olası çözümlerden oluşan bir başlangıç kümesi oluşturarak başlar. Bu, evrimsel süreç için başlangıç noktasını oluşturur.

• Uygunluk değerlendirmesi: Her çözüm, problemi ne kadar iyi çözdüğünü ölçen bir uygunluk fonksiyonu kullanılarak değerlendirilir. Daha iyi performans gösteren çözümler daha yüksek puanlar alır ve sonraki adımlar için seçilme şansı daha yüksektir.

• Üreme: Yeni çözümler iki ana yöntemle oluşturulur: çaprazlama ve mutasyon. Çaprazlama, iki ebeveyn çözümünden özellikleri birleştirirken, mutasyon yeni olasılıkları keşfetmek için küçük rastgele değişiklikler uygular.

• Değiştirme: Yeni oluşturulan çözümler, eski çözümlerin bir kısmının veya tamamının yerini alır. Bu adım, hangi çözümlerin hayatta kalacağını ve bir sonraki nesle geçeceğini belirler.

• Sonlandırma: Üreme ve değiştirme süreci, bir durdurma koşulu karşılanana kadar devam eder. Bu, belirlenmiş bir yineleme sayısına ulaşmak, tatmin edici bir uygunluk düzeyine ulaşmak, daha fazla iyileşme görmemek veya hesaplama sınırlarına ulaşmak olabilir.

‍

Evrimsel algoritma uygulamalarına bir bakış

Evrimsel algoritmaların ne olduğunu ve nasıl çalıştığını daha iyi anladığımıza göre, farklı sektörlerdeki gerçek dünya uygulamalarından bazılarını inceleyelim.

Rüzgar enerjisi santrallerinde kullanılan biyo-esinli algoritmalar

Rüzgar enerjisi üretiminin en kritik yönlerinden biri, rüzgar türbinlerinin yerleştirilmesidir. Bir rüzgar çiftliğinin verimliliği, türbinlerin birbirlerine ve rüzgar koşullarına göre nasıl konumlandırıldığına bağlı olarak önemli ölçüde değişebilir. Geleneksel tasarım yöntemleri, genellikle ilgili birçok harici değişkeni işlemekte zorlanır.

Evrimsel algoritmalar, çok sayıda farklı rüzgar enerjisi santrali yerleşimini oluşturmak ve test etmek için harika bir yoldur. En iyi kurulumu bulmak için rüzgar düzenleri, türbin türleri ve mevcut arazi gibi şeylere bakarlar. Her test turunda tasarım daha iyi hale gelir, bu da daha fazla enerji, daha düşük maliyetler ve daha iyi arazi kullanımı sağlar. Birkaç yinelemeden sonra, nihai tasarım manuel olarak yapılandan daha iyi bir enerji çıktısı sağlayabilir.

‍

Araç tasarımında optimizasyon teknikleri

Güvenli, yakıt tasarruflu ve uygun fiyatlı arabalar tasarlamak, günümüz otomobil üreticileri için önemli bir önceliktir. Evrimsel algoritmalar, birçok tasarım seçeneğini test ederek ve en iyisini bulmak için bunları kademeli olarak iyileştirerek bu süreci hızlandırmaya yardımcı olabilir. Bu, üreticilerin performans ve verimlilik arasında en iyi dengeyi bulmasına yardımcı olabilir.

İlginç bir örnek, Gövde-Beyaz (BIW) olarak bilinen temel araç yapısını tasarlamak için evrimsel algoritmaların kullanılmasıdır. Bu tasarım sürecindeki temel amaç, aynı dayanıklılık ve mukavemeti korurken gövdenin ağırlığını azaltmaktır. 

Genetik algoritmalar, küçük değişikliklerle farklı yapısal varyasyonları keşfedebilir. Bu tasarımlar daha sonra mukavemet, ağırlık, dayanıklılık ve düzenleyici standartlar gibi faktörlere göre test edilerek en iyi seçenek belirlenir.

‍

Hastanelerde planlamada evrimsel stratejiler

Araştırmacılar, evrimsel algoritmaların hastane personelinin planlanması, tedavi planlarının iyileştirilmesi ve yeni ilaçların keşfedilmesi gibi sağlık hizmetlerinde nasıl yardımcı olabileceğini aktif olarak araştırıyorlar. Bu algoritmalar, büyük miktarda veriyi işleyebildikleri ve yorgunluk ve stresi göz önünde bulundurabildikleri için iyi sonuçlar veriyor.

Örneğin, genetik algoritmalar hastanelerde hemşire çizelgelemesini iyileştirmek için test edilmiştir. İlginç bir çalışma, hemşire yorgunluğunu azaltan çizelgeler oluşturmak için genetik algoritmalar ve yerel arama tekniklerinin bir karışımını kullanmıştır. Sonuçlar, yorgunlukta %10'luk bir düşüş göstermiş ve çizelgeleme sürecini %98 daha hızlı hale getirerek, süreyi bir saatin üzerinden sadece bir dakikanın üzerine indirmiştir.

‍

Bilgisayarlı görmede evrimsel tekniklerin rolü

Evrimsel algoritmalar, makine öğrenimi uygulamalarının yanı sıra, makinelerin görüntüler ve videolar gibi görsel verileri yorumlamasını ve analiz etmesini sağlayan yapay zeka alanı olan bilgisayar görüşü gibi alanlarda da kullanılabilir. Devam eden araştırmalar, görüntü segmentasyonu, nesne algılama ve özellik çıkarımı gibi görevlerdeki potansiyellerini araştırmaktadır.

Bu algoritmalar, olası birçok çözümü test ederek ve en iyilerini seçerek çalışır, bu da onları esnek hale getirir ve karmaşık ve çeşitli görsel verileri işleyebilir. Örneğin, araştırmacılar evrimsel algoritmaları, göğüs röntgeni gibi tıbbi görüntüleri analiz eden yapay zeka sistemlerini geliştirmek için kullanmışlardır. 

Evrişimsel sinir ağları (CNN'ler) olarak bilinen bu yapay zeka sistemleri, COVID-19 gibi hastalıkların belirtilerini tespit etmek için görüntüleri tarayarak uzman radyologlar gibi hareket eder. Evrimsel algoritma, CNN'in yapısını ve ayarlarını otomatik olarak tasarlayıp ince ayar yaparak, birçok versiyonu test ederek, en iyi performans gösterenleri tutarak ve kademeli olarak daha doğru modeller oluşturarak yardımcı olur. Bu süreç, doktorların COVID-19 teşhisini daha hızlı ve doğru bir şekilde yapmalarına yardımcı olabilecek yapay zeka araçlarına yol açar.

Evrimsel algoritmaların artıları ve eksileri

Evrimsel algoritmaların sunduğu temel avantajlardan bazıları şunlardır:

• Global arama yeteneği: Evrimsel algoritmalar, çözüm uzayının birçok bölümünü aynı anda keşfeder ve bu da kötü çözümlere takılma olasılığını azaltır.
  ‍
• Sağlamlık: Belirsiz ve değişen ortamlarda, evrimsel algoritmanın rastgeleliği ve çeşitli çözümleri, sistemin tutarlı performansı korumasına yardımcı olur.
  ‍
• Esneklik: Evrimsel algoritmalar, çözümlerin nasıl temsil edildiği ve başarının nasıl ölçüldüğü değiştirilerek birçok farklı türde problem üzerinde iyi çalışacak şekilde ayarlanabilir.

Bu algoritmaların birçok faydası olmakla birlikte, sınırlamalarının da farkında olmak önemlidir. İşte evrimsel algoritmaların bazı yaygın dezavantajları:

• Hesaplama maliyeti: Olası birçok çözümü tekrar tekrar değerlendirmek, güçlü ve pahalı bilgi işlem kaynakları gerektirebilir ve bu da bazı uygulamalar için onları yavaş veya maliyetli hale getirebilir.
  ‍
• Parametre hassasiyeti: Evrimsel algoritmaların başarısı genellikle popülasyon boyutu, mutasyon oranı ve seçim yöntemleri gibi doğru başlangıç ayarlarını seçmeye büyük ölçüde bağlıdır. Kötü seçimler performansı olumsuz etkileyebilir.
  ‍
• Yavaş yakınsama: Çözümleri iyileştirmek için, özellikle çok karmaşık problemler için birçok yineleme gerekebilir, bu da diğer yöntemlere kıyasla daha uzun çalışma sürelerine yol açabilir.
  ‍
• Uygunluk fonksiyonu hassasiyeti: Kötü uygunluk fonksiyonu tasarımı, algoritmaların amaçlanan problemi çözmek yerine kusurlardan yararlanmasına neden olarak geliştiricileri gerçek performans konusunda yanıltabilir.

Önemli çıkarımlar

Evrimsel algoritmalar, diğer yöntemlerin başa çıkmakta zorlanabileceği zor problemleri çözmek için harika bir seçenektir. Araştırmalar, yineleme yoluyla kademeli olarak iyileştiklerini ve çok çeşitli görevlere uyum sağlayabildiklerini göstermiştir. Yapay zeka ilerlemeye ve gelişmeye devam ettikçe, bu algoritmaların birçok farklı uygulamada akıllı, verimli ve kendi kendine öğrenen teknolojiler geliştirmede daha da büyük bir rol oynaması bekleniyor.

Büyüyen topluluğumuza katılın ve AI kaynakları için GitHub depomuza göz atın. Çözüm sayfalarımızda tarımda bilgisayarlı görü ve lojistikte AI uygulamalarını keşfedin. Bilgisayarlı görü projelerinize başlamak için lisanslama seçeneklerimizi inceleyin.