Constraint aggregation in steady-state and dynamic optimizations
Yatışkın hal ve dinamik eniyilemelerde kısıt bütünleştirme
- Tez No: 129287
- Danışmanlar: PROF. DR. ŞÜKRÜ UĞUR AKMAN
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Kimya Mühendisliği, Chemical Engineering
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2002
- Dil: İngilizce
- Üniversite: Boğaziçi Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Kimya Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: 147
Özet
ÖZET YATIŞKIN HAL VE DİNAMİK ENIYILEMELERDE KISIT BÜTÜNLEŞTİRME Bu tez çalışmasında, kısıtlı eniyileme problemlerinde Kısıt Bütünleştirme (KB) uygulaması incelenmiş, yöntemin avantajları ve dezavantajları belirlenmiş ve KB uygulamasına iyileştirmeler sunulmuştur. KB yönteminin başlıca amacı, özellikle türev tabanlı eniyileme uygulamalarında işlemci zamanı ve bilgisayar iş alam harcamasını azaltmaktır, zira bu tip eniyileme çözüm algoritmalarında hesap yükü en çok kısıtların sayısal türevlerinin belirlenmesi, bu türevlere bağlı olarak Jakobi matrisinin kurulması ve bu matris üzerindeki operasyonların üzerindedir. Mevcut KB yöntemleri değişik özelliklerde test problemleri kullanılarak incelenmiş, sonuçlar yakınsama, işlemci zamanı, kısıt ve erek fonksiyonu hesaplama sayılan ışığında analiz edilmiştir. KB yönteminin problem tipi, çözüm algoritması, kısıt ve erek tiplerine verdiği yanıtlar KB uygulamaları için sınırları belirlerken, eldeki KB uygulaman bellibaşlı bir takım darboğazları aşabilmek için değiştirilerek yeni KB şablonları oluşturulmuştur. Hem çözüm algoritmalarının, hem de KB uygulamalarının içerdiği bir çok ayarlanabilir parametre, KB performansına doğrudan etki etmeleri açısından incelenmişlerdir.
Özet (Çeviri)
IV ABSTRACT CONSTRAINT AGGREGATION IN STEADY - STATE AND DYNAMIC OPTIMIZATIONS In this thesis work, the application of Constraint Aggregation (CA) technique on constrained optimization problems is examined, the advantages and disadvantages of the method are determined and improvements on the CA application are presented. The primary goal of CA technique is to reduce the CPU and workspace consumption while solving an optimization problem, especially with gradient based methods, where most of the computational load lies on the evaluation of the numerical derivatives of the constraints and the construction and the necessary operations of the Jacobian matrix of the constraints. The available CA methods are examined via application on test problems with varying characteristics, and the results are analyzed in the light of convergence, CPU time, number of constraint and objective evaluation calls. The behavior of CA based on problem types, algorithms, constraint and objective types provided borderlines for the application of CA. The available CA methods are further modified to overcome certain bottlenecks, providing new CA schemes. The effects of certain parameters on CA efficiency are also examined.
Benzer Tezler
- Adaptive diffusion LMS strategies
Uyarlanır yayınım LMS stratejileri
ALTYNBEK ISABEKOV
Yüksek Lisans
İngilizce
2011
Elektrik ve Elektronik MühendisliğiKoç ÜniversitesiElektrik ve Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
YRD. DOÇ. DR. SÜLEYMAN SERDAR KOZAT
- Analysis of large Markov chains using stochastic automata networks
Büyük Markov zincirlerinin rassal özdevinimli ağ kullanılarak çözümlemesi
OLEG GUSAK
Doktora
İngilizce
2001
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİhsan Doğramacı Bilkent ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. TUĞRUL DAYAR
- An approximate model for performance measurement in base-stock controlled assembly systems
Baz-stok denetimindeki montaj sistemlerinde performans ölçümü için bir yaklaşık model
UMUT RODOPLU
Yüksek Lisans
İngilizce
2004
Endüstri ve Endüstri MühendisliğiOrta Doğu Teknik ÜniversitesiEndüstri Ürünleri Tasarımı Ana Bilim Dalı
YRD. DOÇ. DR. MÜGE AVŞAR
- Optimization-driven data-based constraints identification via explicit mathematical and implicit machine-learning-based constitutives
Açık matematiksel ve örtülü makine öğrenmesi temelli kurucu özgenlerle eniyileme öncüllü veri tabanlı kısıtlar özdeşimi
ABDULLAH ALADAĞ
Yüksek Lisans
İngilizce
2023
Kimya MühendisliğiBoğaziçi ÜniversitesiKimya Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. ŞÜKRÜ UĞUR AKMAN
- Yöneylem araştırmasında şebeke modellerine vekil kısıt uygulamaları
Surrogate constraint applications to network models in operations research
AYŞE SAKALLIOĞLU
Yüksek Lisans
Türkçe
2019
MatematikGiresun ÜniversitesiMatematik Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ HANDE GÜNAY AKDEMİR