Python ile Genetik Algoritma

🚀 Python ile Genetik Algoritma: TSP ve QAP Uygulamaları 🌟

Kurs Başlığı: 🧙‍♂️ Genetik Algoritma'yı Python'da gezgin satıcı problemi (TSP) ve karesel atama problemi (QAP) için kodluyoruz!

Kurs Açıklaması:

Üst Akıl Yöntemlerle Büyük Ölçekli Optimizasyonlar Büyük ölçekli optimizasyon problemlerinin çözümü arayan algoritma ve arama tekniklerine yol gösteren meta-sezgisel (meta-heuristic) algoritmalar, hem yerel arama için sezgisel algoritmaların avantajlarına sahip olduğu gibi; global optimum çözüme ulaşmak için de ilham aldığı konulardaki stratejileri kullanır. Bu kursta, yerel optimum sonuçları atlatarak hem daha iyi hem de daha hafifçe global optimuma ulaşabilir bilgisayarlarımızın süresinde çözüm bulabilceğimiz yönleri keşfedireceğiz.

Genetik Algoritmasın Popülü Lideri: İşte bu algoritmalar arasında en popüler olan, Genetik Algoritma (GA)'dır; biyolojik evrimi taklit eden doğal seleksiyon sürecine dayalı, kısıtlı ve kısıtsız optimizasyon problemlerini çözmek için kullanılan, esnek yapıda ve uyarlanabilir bir algoritmadır. GA'nın çıkış noktası doğa ve evrimdir. Evrimden ilham alan yapısı gereği, motto’su: “En güçlü olanın hayatta kalması”.

Kurs Nedir? Nasıl Çalışır ve Bileşenleri?

• Nedir? Genetik Algoritma, nasıl işlemlidir ve neredeyse her tür optimizasyon problemi çözmeye odaklanmış bir yapıdır.
• Nasıl Çalışır? Randsel seçim, kross-over, mutasyon ve seçim gibi operatörlerle bir populasyonun genetik olarışmasını mümkünolduğu sürece sürmektedir.
• Bileşenler:
  • Nüfus: Algoritmanın kullanılacak büyükliği ve türlerini belirlemeye olanak tanır.
  • Birey/Kromozom: Çözüm setinin temsil edilen temel bileşendenidir.
  • Seçim ve Ebeveynler: En iyi performans gösteren individerlerin seçilmesine yardımcı olur.
  • Eşleşme: Kodlar arasındaki doğrudan çiftlenme ve kalite artırma yoluyla genetik yoğunlukları artırır.
  • Mutasyon: Değişiklikler yaratarak algoritmanın çeşitliliğini korur ve potansiyel çözümleri keşfedir.
• TSP ve QAP Uygulamaları: Gerçek dünya problemleri olarak TSP (Gezgin Satıcı Problemi) ve QAP (Karesel Atama Problemi) üzerinde GA'nın kullanılabilirğini gösterecek olursuz.

Kurs İçeriği ve Mevcut Durumu:

• Katılımcı: Yöneylem Araştırması, Kombinatoryal Optimizasyon ve Python'da programlama konularında temel bilgiye sahip olmanız gerekmektedir. Tüm bu konular mümkün olduğunca temel düzeyde ele alınacaktır, böylece her seviye de bir kod yazabilirsiniz!
• Kur Matığı: Python programlama dili kullanarak teorik öğelerin ve gerçek dünya problemlerinin çözümlenmesi yönündaki pratik uygulamalarla derinlemesine girerek, katılımcıların optimizasyon algoritmaları üzerinde deneyim kazanabilecek bir ortam sağlayacağız.

Katılım Faydaları:

• Genetik Algoritmaların temel princip'lerini ve uygulama mantıklarını anlamak.
• Python kullanarak gerçek dünya optimizasyon problemlerine (TSP ve QAP) çözüm yürutma becerisi edinme.
• Optimizasyon problemlerine yönelik güçlü yapay zeka araçları geliştirme becerisi geliştirme.
• Teorik bilgilerinizi pekiştirmek ve gerçek dünya problemlerine uygulamak için Python'unuzu kullanma yönetmeliklerini öğrenme.

Kuru Başlama: 🚀 Kabul Ettiğimiz Günlerden sonra her eykran sırasında, Python'unuzla ve bilgi ekranlarımızla yan yana optimizasyon sürecinin adımlarını keşfedireceğiz. 📚➡️💻

Katılımcılar: GitHub deposuna erişerek kaynak kodlarını inceleyebilir ve kendi çözümlerinizi geliştirebilirsiniz. 🤝

Kursu Tamamlanmasıyla: TSP ve QAP üzerine bir zengin uygulama yaparak, genetik algoritmaların kullanımına yenilik yaratabileceğiniz ve kendi optimize edilmiş çözümlerinizi keşfedebilirsiniz. 🏆

Ek Bilgi: Kursun tamamlanmasıyla, hem teorik bilgilerinizi pekiştirmek hem de gerçek dünya problemlerine yönelik pratik becerilerinizi geliştireceğiniz. Bu sizlerin karierlerine ve projelerinize katkıda bulunacak bilgilerdir.

Kursta görüşmek üzere! 🌟👋