Genetik programlama ve mühendislikte uygulamaları

---

Tezin Türü: Doktora

Tezin Yürütüldüğü Kurum: İnönü Üniversitesi, Fen Bilimleri Enstitüsü, Bilgisayar Mühendisliği, Türkiye

Tezin Onay Tarihi: 2023

Tezin Dili: Türkçe

Öğrenci: DAVUT ARI

Danışman: Barış Baykant Alagöz

Açık Arşiv Koleksiyonu: AVESİS Açık Erişim Koleksiyonu

Özet:

Genetik Programlama(GP) sembolik ve matematiksel model üretebilen bir evrimsel hesaplama yöntemidir. GP, evrimsel hesaplamanın bir türü olmasının yansıra aynı zamanda makine öğrenmesi uygulamalarında sıklıkla sembolik regresyon problemleri çözümünde kullanılmaktadır. İlk ortaya çıktığı zamandan beri birçok farklı disiplinde görülen modelleme problemlerinin çözümünde başarılı bir şekilde uygulanması sonucunda popüler evrimsel hesaplama yöntemleri arasına girmiştir. Bu tez çalışması kapsamında standart GP ve onun bir varyantı olan Gen İfadesi Programlama(Gene Expression Programming-GEP) yöntemi kullanılarak veri dayalı tahmin modelleri geliştirme ve mühendislik uygulamaları için araştırma çalışmaları gerçekleştirilmiştir. GP yönteminin uygulamada etkililiğini artırmak için veri normalizasyonu, topluluk öğrenme, hibrit model geliştirme ve hiperparametre optimizasyon teknikleri konularında araştırma yapılmıştır. Ayrıca GEP yönteminin kromozom yapısı modifiye edilmiş ve sabit değer belirleme problemine optimal bir çözüm önerilmiştir. Bu modifiye GEP kromozomu popüler metasezgisel optimizasyon yöntemleri ile optimize edilmiş ve böylece bir metasezgisel optimizasyon tabanlı GEP (MetaSezGEP) yaklaşımı geliştirilmiştir. Bu iyileştirmelerin mühendislik uygulamalarına katkıları araştırılmıştır.