Geri Dön

Gerçel sayı kodlamalı genetik algoritmaların optimizasyonda kullanımı

Real coded genetic algorithms in optimization

  1. Tez No: 127042
  2. Yazar: AHMET ÖZTÜRK
  3. Danışmanlar: PROF. DR. SÜLEYMAN TOLUN
  4. Tez Türü: Yüksek Lisans
  5. Konular: Astronomi ve Uzay Bilimleri, Astronomy and Space Sciences
  6. Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
  7. Yıl: 2002
  8. Dil: Türkçe
  9. Üniversite: İstanbul Teknik Üniversitesi
  10. Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Uzay Mühendisliği Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
  13. Sayfa Sayısı: 64

Özet

GERÇEL SAYI KODLAMALI GENETİK ALGORİTMALARIN OPTİMİZASYONDA KULLANIMI ÖZET Bu çalışmada optimizasyona yeni bir yaklaşım getirmiş olan Genetik Algoritmalar konu edilmiştir. Genetik Algoritmalar, esas itibarıyla evrim sürecinden esinlenerek önerilmiş arama yöntemleridir. Parametrelerin kendisi yerine parametrelerin oluşturduğu dizilişler üzerinden işlem yapar ve bu işlem çözüm adayı olarak kodlanmış birden fazla bireyle yürütülür. İki- tabanlı gösterimle, gerçel sayılarla veya sembolik olabilen kodlamada tercih gerçel sayılardan yana kullanılmıştır. Geleneksel arama yöntemlerinden farklı olarak yalnızca uygunluk(hedef) fonksiyon değerlendirmesi yapan GA, türev veya benzeri yardımcı bilgilere ihtiyaç duymaz. Geleneksel GA uygulamalarının çoğunluğu, fonksiyonların sayısal optimizasyonunda yoğunlaşmıştır. Süreksizlik içeren, çok-tepeli, gürültülü verilerin ve fonksiyonların optimizasyonunda diğer yöntemlerden daha başarılı olduğu gösterilmiş olan GA, rasgele verilerin modellenmesi için çok uygundur. Bu amaçla genetik operatörler geliştirilmiştir. Genetik Algoritmalar' in öğrenme yeteneğine sahip sistemlere ve bu sistemlerin yoğun kullanıma sahip olan temsilcisi Yapay Sinir Ağlan 'na.yönelik, Evrimci Yapay Sinir Ağlan(EYSA) adıyla anılan uygulamaları da mevcuttur. Ayrı ayrı, çeşitli amaçlarla kullanılan bu yaklaşımların etkileşimli kullanımı konu olduğunda bahsedilebilecek uygulamalar hakkında da bilgi ve örnek uygulama sağlanmıştır. Sonrası için temel teşkil edecek nitelikte olan uygulamada yerel minimum problemi yaşamaksızın Yapay Sinir Ağının bağlantı ağırlıklarının optimizasyonu gerçekleştirilmiştir. vııı

Özet (Çeviri)

REAL CODED GENETIC ALGORITHMS IN OPTIMIZATION SUMMARY In this study, Genetic Algorithms that has introduced a new approach to the optimization is coped with. Essentially Genetic Algorithms are search methods that are inspired of natural evolution. It processes through the strings of parameters instead of the parameters themselves. Real valued representation is preferred to the other alternatives, namely, binary and symbolic representation. Differing from the traditional methods by its search method that requires just a functional evaluation, GA does not make use of derivatives or such auxiliary knowledge. Traditional GA applications intensively deals with numerical optimization of functions. With its approved success relative to the other methods in optimisation of multimodal, noisy and discontinuous functions, GA is an appropriate approach in modelling the random data. GA has applications concerned with the systems that have capability of learning and their well-known representative, namely, the Artificial Neural Networks under the topic of Evolutionary Neural Networks. Information and an example application about the hybrid usage of these distinct approaches is provided. With its property to constitute a kernel for further studies, optimal values of the connection weights are computed avoiding the local minimum. IX

Benzer Tezler

  1. Tez No

    78215

    Genetik algoritma ve benzetilmiş tavlama ile sistem tanılama

    Genetic algorithms and simulated annealing for system identification

    OYA ÖRNEK

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    1998

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolKocaeli Üniversitesi

    Elektronik ve Bilgisayar Sistemleri Ana Bilim Dalı

    YRD. DOÇ. DR. KADİR ERKAN

  2. Tez No

    764490

    Kesirli kalkülüs ve derin değerlendirme yaklaşımı ile G-8 ülkeleri ve Türkiye için ekonomik verilerin modellenmesi, etki faktörlerinin analizi ve öngörü çalışması

    Modeling, impact factor analysis, and predicting via deep assessment methodology and fractional calculus for G-8 countries and Turkey

    NİSA ÖZGE ÖNAL TUĞRUL

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    2022

    Ekonomiİstanbul Teknik Üniversitesi

    Bilişim Uygulamaları Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. ERTUĞRUL KARAÇUHA

  3. Tez No

    725448

    Marketing electricity: Ameli elektrik magazine (1925-1934) and the introduction of electricity as a mass consumption item in the interwar period

    Elektriği pazarlamak: Ameli elektrik dergisi (1925-1934) ve elektriğin iki savaş arası dönemde bir tüketim nesnesi olarak sunulması

    FULYA LALE DALFES

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2022

    Tarihİstanbul Teknik Üniversitesi

    Bilim ve Teknoloji Tarihi Ana Bilim Dalı

    DR. ÖĞR. ÜYESİ BURAK BARUTÇU

    DOÇ. DR. HASAN KARATAŞ

  4. Tez No

    389345

    The role of trend studies for design processes in the context of Turkey

    Tasarım süreçlerinde trend çalışmalarının rolü: Türkiye örneği

    AYSUN ATEŞ AKDENİZ

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2015

    Endüstri Ürünleri Tasarımıİstanbul Teknik Üniversitesi

    Endüstri Ürünleri Tasarımı Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. GÜLNAME TURAN

  5. Tez No

    353689

    View-dependent coding of animated mesh sequences

    Canlandırılmış göz dizilerinin bakış noktası bağımlı kodlanması

    SEMİH ÇELİK

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2014

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Teknik Üniversitesi

    Bilgisayar Bilimleri Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. ULUĞ BAYAZIT

Geri Dön