Parameter selection for genetic algorithm-based simulation optimization
Genetik algoritmalara bağlı benzetim eniyileme uygulamalarında parametre seçimi
- Tez No: 112573
- Danışmanlar: DOÇ. DR. İHSAN SABUNCUOĞLU
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Endüstri ve Endüstri Mühendisliği, Industrial and Industrial Engineering
- Anahtar Kelimeler: Benzetim, Eniyileme, Genetik Algoritma, parametre seçimi, Simulation, Optimization, Genetic Algorithm, parameter selection
- Yıl: 2001
- Dil: İngilizce
- Üniversite: İhsan Doğramacı Bilkent Üniversitesi
- Enstitü: Mühendislik ve Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Endüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: 149
Özet
ÖZET GENETİK ALGORİTMALARA BAĞLI BENZETİM-ENİYİLEME UYGULAMALARINDA PARAMETRE SEÇİMİ Onur Boyabatlı Endüstri Mühendisliği Bölümü Yüksek Lisans Tez Yöneticisi: Doç. Dr. İhsan Sabuncuoğlu Ağustos, 2001 Daha hızlı kişisel bilgisayarların varlığı, bulgusal tekniklerdeki ilerlemelerle birlikte benzetim-eniyileme uygulamalarının önemini arttırmıştır. Benzetim-eniyileme metodları ilgili problemleri eniyilemek için, bilgisayar benzetimini bir eniyileme alt-rutini ile tümleyerek kullamrlar. Bu metodları n ana katkısı, kompleks rassal sistemlerin performanslarını kestirirken tasfir edici bir araç olarak yaygınca kullanılan benzetimi, hükmedici bir araç haline getirmektir. Benzetim-eniyileme metodları birçok birleşi eniyileme problemleri üzerinde uygulanmıştır, ve benzetim-eniyileme içindeki şu anki trend meta-bulgusal tekniklerin kullanılmasıdır. Genetik algoritma en yaygın meta-bulgusal teknik olup, ilhamını doğal genetikten alan arama algoritmasıdır. Genetik algoritmaların performansını etkileyen birçok parametresi vardır. Aynı yapısal parametredeki (kodlama yapısı, işlemci çeşitleri, sonlarıma kriteri) genetik algoritmalarda bile, sayısal parametrelerin ( populasyon büyüklüğü, en yüksek cenerasyon sayısı, değişim ve eşeyleme olasılıkları, başlangıç popülasyonu çeşidi) değişik birleşimi, algoritmanın performansında şiddetli değişikliklere meydan verebilir. Bu çalışma sayısal parametrelerin genetik algoritmanın kabiliyet ve ana işlemci zamanına dayanan performansı üzerindeki etkilerini inceler. Uygun parametre seçimleri için rehberlik önerir. Literatürden alman bir seri montaj hattı, test problemi olarak genetik algoritmalara dayanan benzetim-eniyileme uygulamasında kullanılmıştır. C dilinde kodlanan genetik algoritma, SIMAN kullanılarak geliştirilen benzetim modeline tümlenmiştir. Test problemi üzerinde değişiklikler yapılarak genetik algoritmanın parametrelerinin değişik deneysel koşullardaki davranışları incelenmiştir. Bulunan sonuçlar ortaya çıkarmıştır ki; karar değişkenlerinin baskın bir seti olduğu durumda, hızlı yakınsak genetik algoritmalar için yüksek değişim olasılığı daha kullanışlıyken, eşeyleme işlemcisinin genetik algoritmanın performansı üzerinde belirleyici bir etkisi olmamaktadır.
Özet (Çeviri)
ABSTRACT PARAMETER SELECTION FOR GENETIC ALGORITHM-BASED SIMULATION OPTIMIZATION Onur Boyabatlı M.S. in Industrial Engineering Supervisor: Assoc. Prof. İhsan Sabuncuoğlu August, 2001 Improvements on heuristic techniques with the availability of faster PC's increase the importance of simulation-optimization (sim/opt) applications. Sim/opt methodologies use computer simulation integrated with an optimization sub-routine to optimize the problems of interest. The main contribution of these methods is to make simulation as a prescriptive tool rather than a descriptive tool, which has been widely used as the descriptive tool for estimating the performance of complex stochastic systems. Sim/opt methodologies have been applied on various combinatorial optimization problems, and the current trend in sim/opt area is the use of meta-heuristic techniques. Genetic Algorithm (GA) is the well known meta- heuristic, which is a search algorithm taking its inspiration from natural genetics. GA has several parameters affecting its performance. Even for the GA with same structural parameters (coding scheme, operator types, stopping criterion), the different combinations of numerical parameters (initial population type, population size, maximum generation number and the crossover and mutation probabilities) may lead to drastic changes in the performance of the algorithm. This study examines the effects of numerical parameters of GA on its performance in terms of both fitness and CPU time; and proposes guidelines for appropriate parameter selection. A test problem of a serial assembly line taken from the literature is used for the GA-based simulation-optimization application. A genetic algorithm coded in C is integrated with a simulation model developed using SEVIAN simulation language. Modifications on the test problem are made to analyze the behavior of GA parameters under different experimental conditions. The computational results reveal that in the case of a dominant set of decision variables, for rapid convergent GA applications high mutation rates are more useful, whereas the crossover operator does not have any significant impact on GA performance.
Benzer Tezler
- Sürdürülebilir toplu konut yerleşmesi tasarımı için Pareto genetik algoritmaya dayalı bir model önerisi: SSPM
A model for sustainable site layout design with pareto genetic algorithm: SSPM
YAZGI AKSOY
- Çok amaçlı genetik algoritmalar: Temelleri ve uygulamaları
Multi-objective genetic algorithms: Fundamentals and applications
ENGİN UFUK ERGÜL
Doktora
Türkçe
2010
Elektrik ve Elektronik MühendisliğiOndokuz Mayıs ÜniversitesiElektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
YRD. DOÇ. DR. İLYAS EMİNOĞLU
- Kriging interpolasyonu kullanan vekil modeller ile gemi kıç formunun viskoz direnç yönünden optimizasyonu
Aft form optimization of ships for minimum viscous resistance by using kriging metamodeling technique
HAYRİYE PEHLİVAN SOLAK
Doktora
Türkçe
2020
Gemi Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiGemi İnşaatı ve Gemi Makineleri Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. ÖMER GÖREN
- Melez akış tipi çizelgeleme problemi için tepkisel bir algoritma
A reactive algorithm for the hybrid flow shop scheduling problem
ABDULLAH AKTEL
Doktora
Türkçe
2015
Endüstri ve Endüstri Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiEndüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. MEHMET MUTLU YENİSEY
