Cilt 2 Fen Bilimleri

BESLENME PROBLEMİNDE GENETİK ALGORİTMA KULLANILMASI

Serpil GÜMÜŞTEKİN [1] Talat ŞENEL [2]

ÖZ

Genetik  algoritmalar  (GAs),  doğadaki  canlıların  geçirdiği  süreci  örnek  alır.  Anne  ve  baba  bireyden  (mevcut   nesil)   doğan   yeni   bireylerin   şartlara   uyum   sağlayıp   yaşamlarını   devam   ettirmesine   ve   iyi  nesillerin  kendi  yaşamlarını  korurken,  kötü  nesillerin   yok   olması   ilkesine   dayanır.   Bu   çalışmanın   amacı,  gerçek  hayatta  önemli  bir  role  sahip  olan  beslenme  problemlerinin  Genetik  Algoritma  ile  de  etkili  biçimde  çözümlenebileceğini   göstermektir.   Bu   amaçla,   gerçek   veriler   kullanılarak   doğrusal   programlama   modeli  kurulmuş,   kurulan   bu   model   doğrusal   programlama   ve   genetik   algoritma   kullanılarak   çözümlenmiş,  sonuçlarda  ortaya  çıkan  değişimler  incelenmiştir.

ABSTRACT

Genetic   algorithms   (GAs)   are   examples   of   creatures   in   nature.   They   are   based   on   the   principle  that   new   individuals   which   were   born   from   the   mother   and   father   individuals   (current   generation)  become   attuned   to   conditions   and   maintain   their   lives,   and   bad   generations   disappear   when   good  generations  save  their  own  lives.  The  purpose  of  this  study  is  to  show  that  nutrition  problem,  which  has  important   role   in   real   life,   can   be   solved   by   genetic   algorithm.   For   this   purpose,   a   linear   programming  model  was  established  by  using  real  data,  this  model  is  solved  by  using  linear  programming  and  genetic  algorithm,  the  resulting  changes  in  the  results  were  analyzed.


  • Alpaslan F. (1996). Türkiye’de 6 Büyük İlde Doğrusal Programlama ile Optimum Beslenme Maliyetinin Minimizasyonu (1994-1997). Ondokuz Mayıs üniversitesi, Fen-Edebiyat Fakültesi Araştırma Fonu. Yayın No: F.150.s. 6- 8.
  • Anderson A.M. and Earle M.D. (1983). Diet Planning in the Third World by Linear and Goal Programming. J. Opl. Res. Soc. Vol.34. pp.9 – 16.
  • Baysal A. (1995). Genel Beslenme, Hatipoğlu Yayınevi,Ankara.
  • Edwardson W. (1974). The Design of Nutritional Food Products for a Developing Country. A Thesis for the Degree of Ph. D. in Product Development, Massey University.
  • Kaldırım E. ve Köse Z. (2006). Application of a Multi-objective Genetic Algorithm to the Modified Diet Problem, Genetic and Evolutionary Computation Congress (GECCO), Undergraduate Student Workshop, Seattle, USA.
  • Goldberg D.E. (1989). Genetic Algorithms in Search, Optimization and Machine Learning, Addison-Wesley, USA.
  • Holland J.H. (1975). Adaption in Natural and Artificial Systems, University of Michigan Pres, Ann Arbor, MI.
  • Paker H.S. (1996). Besinlerin Yenebilen 100 gramlarının Enerji ve Besin Öğeleri Değerleri, Sporda Beslenme, Gen Matbaacılık ve Reklamcılık, Ankara.
  • Sahingoz S.A. ve Sanlier N.(2011). “Compliance with Mediterranean Diet Quality Index (KIDMED) and nutrition knowledge levels in adolescents. A case study from Turkey”, Appetite, Volume 57, Issue 1, August 2011, Pages 272–277
  • Sarıaslan H. ve Karacabey A.A. (2003). İşletmelerde Sayısal Analizler, Ankara; Turhan Kitabevi.
  • Smith V.E. (1959). Linear Programming Models for The Determination of Palatable Human Diets, J. Farm Econ, 41, 272-283.
  • Sukhatme P.V. (1961). The World's Hunger and Future Needs in Food Supplies, Journal of Royal Statistical Society, Series A, Vol. 124, pp 463-525.
  • TÜİK (2012). Tüketici Fiyat Endeksi. 03 Haziran 2013 tarihinde < http://www.tuik.gov.tr> adresinden erişildi.
  • Lv Y. (2009). Multi – Objective Nutritional Diet Optimization Based on Quantum Genetic Algorithm ; in Proc. ICNC (4), pp, 336-340.
Konular
Diğer ID JA36AK23AF
Dergi Bölümü Makaleler
Yazarlar

Yazar: Serpil GÜMÜŞTEKİN
E-posta: serpil.gumustekin@omu.edu.tr
Kurum: Ondokuz Mayıs Üniversitesi, Fen – Edebiyat Fakültesi, İstatistik Bölümü, Samsun, Türkiye

Yazar: Talat ŞENEL
Kurum: Ondokuz Mayıs Üniversitesi, Fen – Edebiyat Fakültesi, İstatistik Bölümü, Samsun, Türkiye