Genetik algoritma metodu ile düzlemsel yakın alan elde etmek için uygunluk fonksiyonu analizi

Abstract

Anten ve elektromagnetik alan problemlerinde dizilerin kullanılması yaygın bir uygulamadır. Anten dizilerinin kullanılması ve çok kaynaklı alan problemlerinde istenilen biçime sahip elektromagnetik alanı elde etmek için ters problem çözmek yeterli değildir. Çok boyutlu giriþ ve çıkıs kümesi olan optimizasyon problemlerinde, islem süresinin ve karar verme sayısının artması, karar verme isleminin de bilgisayara yaptırılmasını gerekli kılar. Bu yöntemlerden biri de genetik algoritmadır ve elektromagnetik problem çözümlerinde kullanılmaktadır.Türler uzayındaki bu uyumluluk algoritması problem çözümlerine de ısık tutmustur. Türler kendilerini tanýmlayan DNAlar ile ifade edilebilir. DNAlar kromozom kodların özel bir halidir. DNA’lar bir bilgisayar programı için bir giriþ dizisini temsil eder. Genetik algoritmalarda genellikle kromozomlar ikili sistem sayıları yada reel sayılarla ifade edilirler. Her bir kromozom bir giris parametresi olabileceği gibi, birkaç tane kromozom da bir parametreye karsılık gelebilir. Bu durumda bir DNA’nın kromozom sayısı en az giris parametreleri sayısı kadar olmalıdır. Her bir DNA bir giris parametre takımına/vektörüne karsı gelir. Genetik algoritmanın basarısı çok iyi tanımlanmıs uygunluk kriterine baglıdır. Çok büyük boyutlu bir çıkıs vektörü veren fonksiyonlar için bu durum daha da önemlidir. Uygunluk kriteri için çıkıs vektörünün ne þekilde bir özelliğe sahip olacagı ve bu özelliğe göre istenilen sonucu sayısal olarak bilgisayara tanıtmak gerekir.The array is widespread application in the antenna and elektromagnetik field problems. To solve inverse problem is not enough to obtain desired shaped elektromagnetik field in the antenna array i.e. multi source field problems. In the optimization problem which has multi-dimensional input and output parameter set, increasing of process time and decide count require to use computer in decide process. One is the genetic algorithm and this algorithm is used, widespread, in elektromagnetik problem’s solving. The harmony in the species space lightened to way for solving multi-dimensional problems. The species is defined by DNAs. The DNA are special form of the chromosomes. The DNA represent of input parameter set in the computer algorithm. In the Genetic algorithm, usually chromosomes is defined by binary or real numbers. Each input parameter is defined one or more chromosome and the DNA must have chromosome at least input parameter number. Each DNA is represent one input parameter set. The success of genetic algorithm is depended on well defined matching criteria. This situation is more important for function which results big dimensional output. For the matching criteria, output vector structure and desired result must well-define to computer.