Akademik Veri Yönetim Sistemi
Yöneylem Araştırması ve Endüstri Mühendisliği 26. Ulusal Kongresi, Kocaeli, Türkiye, 1 - 04 Temmuz 2006, ss.214-217
Diferansiyel gelişim algoritması (DGA), populasyon temelli sezgisel bir optimizasyon tekniğidir. Özellikle sürekli verilerin söz konusu olduğu problemlere yönelik olarak geliştirilmiştir. Temel olarak genetik algoritmaya (GA) dayanmaktadır. Aynı operatörlere sahip olmakla birlikte yapıları ve uygulanışları itibariyle farklılıklar söz konusudur. Bu çalışmada öncelikle DGA algoritması incelenmektedir. Daha sonra klasik DGA üzerinde yapılan birtakım modifikasyonlara yer verilmektedir. Literatürden alınan bir problem üzerinde GA, DGA, daha önce geliştirilmiş olan iki DGA algoritması (HDE ve LUDE) ve çalışmamıza konu olan modifiye edilmiş diferansiyel gelişim algoritması (MEDGA) karşılaştırılmış, sonuçlar raporlanmıştır.