Tez No	İndirme	Tez Künye	Durumu
255289		A comparison of predator teams with distinct genetic similarity levels in single prey hunting problem / Tek av avlama probleminde farklı genetik benzerlik düzeylerine sahip avcı takımlarının karşılaştırılması Yazar:ÇAĞRI YALÇIN Danışman: DR. ONUR TOLGA ŞEHİTOĞLU Yer Bilgisi: Orta Doğu Teknik Üniversitesi / Fen Bilimleri Enstitüsü / Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı Konu:Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol = Computer Engineering and Computer Science and Control Dizin:	Onaylandı Yüksek Lisans İngilizce 2009 59 s.
Yapay sinir ağlarının yapay evrimi yöntemlerinin, erkinler için karmaşık kontrol problemleri alanındayüksek başarımlı çözümler sunduğu bilinmektedir. Harici bir kontrol edici tasarımı, bu çözümleri tahminedememektedir. Yakın zamandaki çalışmalar, bu evrimsel yöntemlerin, işbirliği yapan çok erkinli sistemlerdearzu edilen takım davranışı evrimleştirilmesi için de başarıyla uygulanabileceğini kanıtlamaktadır. İşbirliği vedavranışsal özelleşmeden yararlanabilen bir görev için, takım üyelerinin genetik çeşitliliği takım başarımındaönemli etkilere sahip olabilir. Bu tezde, tek av avlama örnek problem olarak seçilmiş ve farklı genetik benzerlikdüzeylerine sahip evrimleşmiş avcı takımlarının başarımı sistematik olarak sorgulanmıştır. Bu amaçla, türdeş,orta seviye ve türdeş olmayan olmak üzere üç benzerlik düzeyi kullanılmış ve probleme ve algoritmaya özgüçeşitli ayarlamalarda analiz edilmiştir. Benzerlik düzeyleri, bir avcı takımındaki özdeş erkin gruplarının sayısıbakımından birbirlerinden ayrılmaktadır. İki erkinin özdeşliği yapay sinir ağı kontrolörlerinde aynı sinaptikağırlık dizilerine sahip olmalarına karşılık gelmektedir. Öte yandan, probleme özgu şartlar, avcılar için üçfarklı görme alanına; algoritmaya özgü ayarlamalar ise populasyonlardaki birey sayılarının değişimine vegrup ve takım seçim düzeyleri olmak üzere iki farklı seçim seviyesinin kullanımına karşılık gelmektedir.Benzetim ortamındaki ızgara dünyasında gerçekleştirilen deney sonuçlarına göre, farklı genetik benzerlikdüzeyi-görme alanı-algoritmaya özgü ayar birleşimleri farklı başarım sonuçları doğurmaktadır.
In the domain of the complex control problems for agents, neuroevolution, i.e. artificial evolutionof neural networks, methods have been continuously shown to offer high performance solutionswhich may be unpredictable by external controller design. Recent studies have provedthat these methods can also be successfully applied for cooperative multi-agent systems toevolve the desired team behavior. For a given task which may benefit from both cooperationand behavioral specialization, the genetic diversity of the team members may have importanteffects on the team performance. In this thesis, the single prey hunting problem is chosenas the case, where the performance of the evolved predator teams with distinct genetic similaritylevels are systematically examined. For this purpose, three similarity levels, namelyhomogeneous, partially heterogeneous and heterogeneous, are adopted and analyzed in variousproblem-specific and algorithmic settings. Our similarity levels differ from each other interms of the number of groups of identical agents in a single predator team, where identicalnessof two agents refers to the fact that both have the same synaptic weight vector in theirneural network controllers. On the other hand, the problem-specific conditions comprise threedifferent fields of vision for predators, whereas algorithmic settings refer to varying number ofindividuals in the populations, as well as two different selection levels such as team and group levels. According to the experimental results within a simulated grid environment, we show that differentgenetic similarity level-field of vision-algorithmic setting combinations beget different performance results.