Çizgeyi kümeli boyama problemi için kullanılan çok hedefli hibrit genetik algoritma

Genetik Algoritmalar (GAs) çeşitli problemler üzerinde başarıyla uygulanmıştır. Çok hedefli Genetik Algoritmalar (ÇHGAs) birbirinden farklı hedefleri paralel olarak iyileştirebilmektedir. Kombinatoryal optimizasyon problemleri için çeşitli ÇHGA uyguları vardır. Ancak, ÇHGA yaklaşımı özellikle gruplama problemi üzerinde sınırlı seviyede başarı oranına sahiptir. Bu düşük başarı oranından çoğalma yöntemlerinden biri olan çaprazlama operatörü sorumludur. Çaprazlama operatörü, gruplama problemi üzerinde yıkıcıdır ve bu tür problemler üzerinde çaprazlama operatörü kullanarak başarılı yeni bireyler üretilmesi zordur. Bu çalışmada, çaprazlama operatörünün gruplama problemleri üzerindeki başarı oranını arttıran yenilikçi bir metot sunulmuştur. Metot ÇHGA'nın Yapay Sinir Ağları (YSA) ile melezlenmesinden oluşmaktadır; YSA çaprazlama operasyonuna genetik arama işlemi sırasında yol göstermektedir. Sunulan metot, standart ÇHGA'ların sınırlı başarı elde ettiği Çizgeyi Kümeli Boyama problemi üzerinde test edilmiştir. Problem, bant genişliği ve çakışma sayısının aynı anda azaltılmaya çalışıldığı bir çok-hedefli gerçekleme kullanılarak çözülmüştür. Yapılan testler sonucunda, YGS tarafından yönlendirilmiş olan çaprazlama operasyonunun başarılı birey üretme olasılığını arttırdığı ve elde edilen genel çözümlerin kalitesinin de yükseldiği görülmüştür.