Genetik Basamak Korelasyon Öğrenme Algoritması
Genetik algoritmalar, doğal seçim ilkelerine dayanan bir arama ve optimizasyon yöntemidir. Temel ilkeleri John Holland (1975) tarafından ortaya atılmıştır. Geleneksel optimizasyon yöntemlerine göre farklılıkları olan genetik algoritmalar, parametre kümesini değil kodlanmış biçimlerini kullanırlar. Olasılık kurallarına göre çalışan genetik algoritmalar, yalnızca amaç fonksiyonuna gereksinim duyar. Çözüm uzayının tamamını değil belirli bir kısmını tararlar. Böylece, etkin arama yaparak çok daha kısa bir sürede çözüme ulaşırlar (Goldberg, 1989). Diğer bir önemli üstünlükleri ise çözümlerden oluşan populasyonu eş zamanlı incelemeleri ve böylelikle lokal en iyi çözümlere takılmamalarıdır (Emel ve Taşkın, 2002).
Quickprop algoritması yerine kullanılan genetik algoritması da geri yayılımlı algoritmaya karşın bazı avantajları mevcuttur. Özellikle, bu iki algoritmada lokal minimuma yakınsama olasılığını azaltmayı ve gradyan bilgisi olmamasına karşın uygulamayı desteklemeyi içerir. Fahlman gradyan inişi potansiyel problemde lokal minimum çözümü yakınsamasında korelasyonda basamak korelasyonu aday birimlerin olduğu popülasyonun eğitiminde en fazla ilişkili olanı seçer ve ağa onu ekler ve bunun için küçük bir popülasyon-4 ila 8 birim- kullanırken hiçbirinin birbirleriyle iletişime geçmemesini sağlar. Genetik algoritmalar genellikle çok daha büyük nüfusları korur ve çapraz rekombinasyon operatörü aracılığıyla bireylerin etkileşimini kullanır (Potter, 1992).
