Geri Dön

Constraint aggregation in steady-state and dynamic optimizations

Yatışkın hal ve dinamik eniyilemelerde kısıt bütünleştirme

  1. Tez No: 129287
  2. Yazar: MEHMET MURAT GÖKBEN
  3. Danışmanlar: PROF. DR. ŞÜKRÜ UĞUR AKMAN
  4. Tez Türü: Yüksek Lisans
  5. Konular: Kimya Mühendisliği, Chemical Engineering
  6. Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
  7. Yıl: 2002
  8. Dil: İngilizce
  9. Üniversite: Boğaziçi Üniversitesi
  10. Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Kimya Mühendisliği Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
  13. 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

  1. Adaptive diffusion LMS strategies

    Uyarlanır yayınım LMS stratejileri

    ALTYNBEK ISABEKOV

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2011

    Elektrik ve Elektronik MühendisliğiKoç Üniversitesi

    Elektrik ve Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    YRD. DOÇ. DR. SÜLEYMAN SERDAR KOZAT

  2. Analysis of large Markov chains using stochastic automata networks

    Büyük Markov zincirlerinin rassal özdevinimli ağ kullanılarak çözümlemesi

    OLEG GUSAK

    Doktora

    İngilizce

    İngilizce

    2001

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİhsan Doğramacı Bilkent Üniversitesi

    Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. TUĞRUL DAYAR

  3. 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

    İngilizce

    2004

    Endüstri ve Endüstri MühendisliğiOrta Doğu Teknik Üniversitesi

    Endüstri Ürünleri Tasarımı Ana Bilim Dalı

    YRD. DOÇ. DR. MÜGE AVŞAR

  4. 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

    İngilizce

    2023

    Kimya MühendisliğiBoğaziçi Üniversitesi

    Kimya Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. ŞÜKRÜ UĞUR AKMAN

  5. Yöneylem araştırmasında şebeke modellerine vekil kısıt uygulamaları

    Surrogate constraint applications to network models in operations research

    AYŞE SAKALLIOĞLU

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2019

    MatematikGiresun Üniversitesi

    Matematik Ana Bilim Dalı

    DR. ÖĞR. ÜYESİ HANDE GÜNAY AKDEMİR