Bu calisma 5 ve 6 mart 2018 tarihlerinde Süleyman Demirel Üniversitesi Robotik ve İnovasyon Topluluğu'na sunulmak üzere Uzay Cetin tarafindan hazirlanmistir. Ayrica bu calisma Sariyer Akademi'de duzenlenen Liseler için Yapay Zekaya Giriş Eğitimi'nde ve Istanbul Bilgi Universitesi CMPE373 Agent-Based Modeling dersinde kullanılacaktır.
Evrim ve Genetik Algoritma¶
In [1]:
from IPython.display import HTML
# Youtube
HTML('<iframe width="560" height="315" src="https://www.youtube.com/embed/NGtzSd3wFY4" frameborder="0" allow="autoplay; encrypted-media" allowfullscreen></iframe>')
Out[1]:
In [2]:
HTML('<iframe width="560" height="315" src="https://www.youtube.com/embed/XcinBPhgT7M" frameborder="0" allow="autoplay; encrypted-media" allowfullscreen></iframe>')
Out[2]:
In [3]:
HTML('<iframe width="560" height="315" src="https://www.youtube.com/embed/uwz8JzrEwWY" frameborder="0" allow="autoplay; encrypted-media" allowfullscreen></iframe>')
Out[3]:
In [4]:
HTML('<iframe width="560" height="315" src="https://www.youtube.com/embed/cP035M_w82s" frameborder="0" allow="autoplay; encrypted-media" allowfullscreen></iframe>')
Out[4]:
Kod hazirligi¶
rationality is relative to performance measure. A rational agent tries to maximize its perfomance measure.
In [5]:
import numpy as np
kisi1 = [np.random.choice([0,1]) for i in range(5)]
kisi1
Out[5]:
In [6]:
kisi2 = [np.random.choice([0,1]) for i in range(5)]
kisi2
Out[6]:
In [7]:
def kisi(n):
return [np.random.choice([0,1]) for i in range(n)]
kisi(4)
Out[7]:
In [8]:
def uyum(kisi):
return np.mean(kisi)
uyum(kisi1)
Out[8]:
In [9]:
toplum = np.array([kisi(5) for i in range(10)])
toplum
Out[9]:
In [10]:
toplum[1]
Out[10]:
In [11]:
uyumlar = np.array([uyum(toplum[i]) for i in range(10)])
uyumlar
Out[11]:
In [12]:
olasiliklar = uyumlar / uyumlar.sum()
olasiliklar
Out[12]:
In [13]:
print(olasiliklar.argsort())
In [14]:
eniyi = olasiliklar.argsort()[-1]
eniyi
Out[14]:
In [15]:
toplum[eniyi]
Out[15]:
In [16]:
secim = np.random.choice(10, 2, replace= False, p=olasiliklar)
secim
Out[16]:
In [17]:
toplum[secim]
Out[17]:
In [18]:
kisi0 = toplum[secim[0]]
print("kisi0: ", kisi0)
kisi1 = toplum[secim[1]]
print("kisi1: ", kisi1)
In [19]:
n = len(kisi0)//2
print("Kesim noktasi: ",n)
In [20]:
print(kisi0[:n], kisi1[n:])
In [21]:
# birlestir
np.hstack((kisi0[:n],kisi1[n:]))
Out[21]:
In [22]:
help(np.random.rand)
In [23]:
print(toplum.shape)
print(toplum.shape[1])
In [24]:
z = np.zeros((3,5))
z
Out[24]:
In [25]:
z[1] = np.array([1,1,1,1,1])
z
Out[25]:
In [26]:
z[[0,2]] = np.array(
[[2,2,2,2,2],
[2,2,2,2,2]])
z
Out[26]:
In [27]:
# global array degeri fonksiyon icinden degisiyor
a = np.array([1,1,1,1])
def degisim(a):
a[0] = 4
degisim(a)
a
Out[27]:
In [28]:
# global int degeri fonksiyon icinden degisMIYOR
a = 0
def my_function(a):
a = 3
my_function(a)
print(a)
Genetik Algoritma Kodu¶
In [29]:
# hizli matris ve vektor islemleri icin,
# Numpy kutuphanesinden yararlaniyoruz
import numpy as np
#################################################################
def kisi1(n):
""" n uzunlugunda 0-1'lerden olusan genotip
ornek: kisi(4) >> [1, 0, 1, 1]
"""
return [np.random.choice([0,1]) for i in range(n)]
def uyum1(kisi):
""" probleme gore uyum degisir.
Burada maksimizasyon probleminde, ne kadar cok bire sahipseniz o kadar uyumlusunuz."""
return np.mean(kisi)
def mutasyon1(kisi, p):
""" p olasilikla kisinin bir biti degistirilir."""
if np.random.rand() < p:
m = np.random.choice(len(kisi))
if(kisi[m] == 0):
kisi[m] = 1
else:
kisi[m] = 0
#################################################################
def olasilik(toplum, uyum = uyum1, elitist = True):
"""her bireyin uyum degeri hesaplanip, olasilik degerine dondurulur.
(uyumlar) [0.2, 0.2, 0.4, 0.4, 0.8] >> (olasiliklar) [0.1, 0.1, 0.2, 0.2, 0.4]
if elitist == True
[0.2, 0.2, 0.4, 0.4, 0.8] >>[ 0.10225857, 0.10225857, 0.16859588, 0.16859588, 0.45829111]
"""
uyumlar = np.array([uyum(toplum[i]) for i in range(len(toplum))])
if elitist:
uyumlar = np.exp(uyumlar / uyumlar.mean()) # ortalamadan kucuk degerler iyice kuculur
olasiliklar = uyumlar / uyumlar.sum()
return olasiliklar
def secim(olasiliklar):
"""p=olasiliklara gore bireyler secilir. Olasiligi yuksek olan daha fazla secilir."""
secim = np.random.choice(len(olasiliklar), 2, replace= False, p=olasiliklar)
return secim
def caprazlama(toplum, secim):
"""Basarili 2 birey kisi0 ve kisi1 secilip caprazlanir."""
kisi0 = toplum[secim[0]]
kisi1 = toplum[secim[1]]
n = len(toplum[secim[0]])//2
return np.hstack((kisi0[:n],kisi1[n:]))
def yeni_toplum(toplum, olasiliklar, mutasyon = mutasyon1, p = 0.05):
""" Toplumun (basarisiz) yarisi emekli edilip,
basarili bireylerin cocuklari topluma eklenecek.
"""
k = len(toplum)//2
emekli = olasiliklar.argsort()[:k] # basarisizlar
#yeniler = np.zeros((k,toplum.shape[1]))
for i in range(k):
s = secim(olasiliklar)
yeni_kisi = caprazlama(toplum, s)
mutasyon(yeni_kisi, p)
#yeniler[i] = yeni_kisi
toplum[emekli[i]]= yeni_kisi
#toplum[emekli] = yeniler
return toplum
def en_iyi(toplum, olasiliklar):
eniyi = olasiliklar.argsort()[-1]
return toplum[eniyi]
In [30]:
N = 20 # Toplumdaki kisi sayisi N
n = 20 # kisilerin bit uzunlugu
toplum = np.array([kisi1(n) for i in range(N)])
olasiliklar = olasilik(toplum)
if N < 40:
print(toplum)
print(olasiliklar)
print(en_iyi(toplum, olasiliklar))
In [31]:
for i in range(1000):
toplum = yeni_toplum(toplum, olasiliklar)
olasiliklar = olasilik(toplum)
if N < 40:
print(toplum)
print(olasiliklar)
print(en_iyi(toplum, olasiliklar))
In [32]:
import matplotlib.pyplot as plt
plt.plot([2.25,3.75], [5,5], 'go', markersize=40)
plt.plot([3], [3], 'r^', markersize=60)
plt.plot([2.5,3,3.5], [1.15,1,1.15], 'b', linewidth=8)
plt.axis((1,5,0,6))
plt.show()
In [33]:
gozler = [2.25,3.75,5,5,4] # 40 yerine 4 yazdim, butun degerler 1-10 arasinda olsun
burun = [3,3,6]# ayni nedenle 60 yerine 6 yazdim,
agiz = [2.5,3,3.5, 1.15,1,1.15,8]
adam = np.array(gozler + burun + agiz)
adam
Out[33]:
In [34]:
def adam_ciz(adam):
plt.plot([adam[0],adam[1]], [adam[2],adam[3]], 'go', markersize=adam[4]*10)
plt.plot(adam[5], adam[6], 'r^', markersize=adam[7]*10)
plt.plot([adam[8],adam[9],adam[10]], [adam[11],adam[12],adam[13]], 'b', linewidth=adam[14])
plt.show()
adam_ciz(adam)
In [35]:
len(adam)
Out[35]:
In [36]:
# rastegele 15 elemanli, degerler 1-10 arasinda olan, bir vektor yazalim
v = np.random.rand(15) * 10
v
Out[36]:
In [37]:
adam_ciz(v)
In [38]:
1/ (1 + sum((adam - v)**2))
Out[38]:
In [39]:
sum(np.array([0,4,3])**2)
Out[39]:
In [40]:
#################################################################
def kisi2():
# rastegele 15 elemanli, degerler 1-10 arasinda olan, bir vektor yazalim
return np.random.rand(15) * 10
def uyum2(birey):
return 1/ (1 + sum((adam - birey)**2))
def mutasyon2(kisi, p):
""" p olasilikla kisinin bir ozelligine 0-10 arasinda rastgele
deger atanir."""
if np.random.rand() < p:
m = np.random.choice(len(kisi))
kisi[m] = np.random.rand() * 10
#################################################################
In [41]:
N = 100 # Toplumdaki kisi sayisi N
toplum = np.array([kisi2() for i in range(N)])
olasiliklar = olasilik(toplum, uyum=uyum2)
adam_ciz(en_iyi(toplum, olasiliklar))
In [42]:
for i in range(100):
toplum = yeni_toplum(toplum, olasiliklar, mutasyon = mutasyon2, p= 0.15)
olasiliklar = olasilik(toplum, uyum=uyum2)
adam_ciz(en_iyi(toplum, olasiliklar))
In [43]:
for i in range(100):
toplum = yeni_toplum(toplum, olasiliklar, mutasyon = mutasyon2, p= 0.15)
olasiliklar = olasilik(toplum, uyum=uyum2)
adam_ciz(en_iyi(toplum, olasiliklar))
In [44]:
for i in range(100):
toplum = yeni_toplum(toplum, olasiliklar, mutasyon = mutasyon2, p= 0.15)
olasiliklar = olasilik(toplum, uyum=uyum2)
adam_ciz(en_iyi(toplum, olasiliklar))
Yol Bulma¶
In [66]:
hx, hy = 5, 5 # hedef
x, y = 2, 0 # baslangic
yolx = [x]
yoly = [y]
def ciz():
global x, y
plt.plot(hx, hy, 'go', markersize=10)
plt.plot(x, y, 'r^', markersize=15)
plt.plot(yolx, yoly)
plt.axis((-2,hx+2,0,hx+2))
plt.grid()
plt.show()
ciz()
In [67]:
def sag():
global x, y
x = x +1
yolx.append(x)
yoly.append(y)
def sol():
global x, y
x = x -1
yolx.append(x)
yoly.append(y)
def yukari():
global x, y
y = y + 1
yolx.append(x)
yoly.append(y)
def reset():
global yolx, yoly, x, y
x, y = 2, 0 # baslangic
yolx = [x]
yoly = [y]
In [68]:
reset()
yukari()
sag()
yukari()
sag()
yukari()
sag()
yukari()
sol()
print(yolx)
print(yoly)
In [69]:
ciz()
In [70]:
hareket = {"YUK":yukari, "SAG":sag, "SOL":sol}
In [71]:
cozum = np.random.choice(["YUK","SAG","SOL"], 8)
cozum
Out[71]:
In [72]:
m = np.random.choice(len(cozum))
m
Out[72]:
In [73]:
cozum[m] = np.random.choice(["YUK","SAG","SOL"])
cozum
Out[73]:
In [74]:
cozum1 = np.random.choice(["YUK","SAG","SOL"], 8)
cozum2 = np.random.choice(["YUK","SAG","SOL"], 8)
print(cozum1)
print(cozum2)
In [75]:
n =3
np.hstack((cozum1[:n],cozum2[n:]))
Out[75]:
In [76]:
reset()
for c in cozum:
hareket[c]()
print(yolx)
print(yoly)
ciz()
In [77]:
def cozumciz(cozum):
reset()
for c in cozum:
hareket[c]()
print(yolx)
print(yoly)
ciz()
In [78]:
#################################################################
def kisi3(n = 8):
""" n uzunlugunda OYA harflerinden olusan genotip
ornek: kisi3() >> ['SAG', 'YUK', 'SOL', 'YUK', 'YUK', 'SAG', 'YUK', 'SOL']
"""
return np.random.choice(["YUK","SAG","SOL"], 8)
def uyum3(cozum):
""" probleme gore uyum degisir.
Burada maksimizasyon probleminde, ne kadar cok bire sahipseniz o kadar uyumlusunuz."""
reset()
for c in cozum:
hareket[c]()
fark_kare = (yolx[-1] - hx)**2 + (yoly[-1] - hy)**2
return 1/(1+fark_kare**(0.5))
def mutasyon3(kisi, p):
""" p olasilikla kisinin bir ozelligine OYA harflerinden rastgele
biri atanir."""
if np.random.rand() < p:
m = np.random.choice(len(kisi))
kisi[m] = np.random.choice(["YUK","SAG","SOL"])
#################################################################
In [79]:
N = 10 # Toplumdaki kisi sayisi N
toplum = np.array([kisi3() for i in range(N)])
olasiliklar = olasilik(toplum, uyum=uyum3)
eniyi = en_iyi(toplum, olasiliklar)
eniyi
Out[79]:
In [80]:
toplum
Out[80]:
In [81]:
cozumciz(eniyi)
In [82]:
for i in range(10):
toplum = yeni_toplum(toplum, olasiliklar, mutasyon = mutasyon3, p= 0.15)
olasiliklar = olasilik(toplum, uyum=uyum3)
cozumciz(en_iyi(toplum, olasiliklar))
In [83]:
for i in range(10):
toplum = yeni_toplum(toplum, olasiliklar, mutasyon = mutasyon3, p= 0.15)
olasiliklar = olasilik(toplum, uyum=uyum3)
cozumciz(en_iyi(toplum, olasiliklar))
In [84]:
toplum
Out[84]:
In [85]:
for i in range(10):
toplum = yeni_toplum(toplum, olasiliklar, mutasyon = mutasyon3, p= 0.15)
olasiliklar = olasilik(toplum, uyum=uyum3)
cozumciz(en_iyi(toplum, olasiliklar))
In [86]:
toplum
Out[86]:
In [ ]: