Computationally intelligent techniques for stabilization and targeting of chaotic systems
Kaotik sistemlerin kararlılaştırılması ve hedefe yöneltilmesi için işlemsel olarak zeki yöntemler
- Tez No: 129428
- Danışmanlar: DOÇ. DR. YAĞMUR DENİZHAN
- Tez Türü: Doktora
- Konular: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Computer Engineering and Computer Science and Control
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2002
- Dil: İngilizce
- Üniversite: Boğaziçi Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: 134
Özet
ÖZET KAOTIK SİSTEMLERİN KARARLI HALE GETİRİLMESİ VE HEDEFE YÖNELTİLMESİ İÇİN İŞLEMSEL OLARAK ZEKİ TEKNİKLER Kaos, ilk koşullara ve küçük pertürbasyonlara duyarlı bağımlılık, uzun dönemdeki kestirilemezlik ve garip çeker gibi ilginç özellikleri olan, doğrusal olmayan bir davranış biçimidir. Kaotik davranış, ekonomiden elektroniğe kadar geniş bir yelpazede karşımıza çıkabilir. Kaos, kontrol mühendisliği açısından istenmeyen bir davranış biçimi olmasına rağmen, yerel kararlılaştırma teknikleri kaosun hassas bağımlılık özelliğinden yararlanarak küçük bir kontrol enerjisiyle kabul edilebilir bir performans elde etme imkanı sağlar. Fakat, incelenen sisteme bağlı olarak, sistem stabilizasyon tekniklerinin uygulanabileceği yerel bölgeye gelinceye kadar geçen zaman uzayabilir. Bu durum, hedeflemeyi, yani sistemin herhangi bir noktadan alınıp küçük pertürbasyonlarla hedef bölgesine mümkün olan en kısa zamanda götürülmesi işim, gerekli kılar. Bu çalışma esas olarak sistem denklemlerinin önceden bilinmediği ve denetim parametrelerinin yalnızca küçük bir aralıkta değiştirilebileceği varsayımları altında hedefe yöneltme türündeki bir denetim problemi üzerinde yoğunlaşmıştır. Bu amaçla, hedefe bir kaç adımda ulaşılabilen çıkış bölgelerindeki sistem davranışını modelleme fikrine dayanan, işlemsel olarak zeki bir yöntem önerilmiştir. Yöntem ayrıca kaotik sistemlerin fraktal doğasından kaynaklanan saçılmış verilerle eğitilen denetleyicinin üreteceği yanlış çıktıları ortadan kaldırmak için, bir kümelendirme algoritmasıyla daha da geliştirilmiştir. Önerilen yöntemlerin başarımı pek çok düşük ve yüksek boyutlu sistem üzerinde denenmiştir. Simülasyon sonuçlan, önerilen yöntemlerin, rastgele bir başlangıç noktalan kümesi için, ortalama erişim süresini önemli ölçüde düşürebildiğini göstermiştir.
Özet (Çeviri)
IV ABSTRACT COMPUTATIONALLY INTELLIGENT TECHNIQUES FOR STABILISATION AND TARGETING OF CHAOTIC SYSTEMS Chaos is a type of non-linear behaviour that has several peculiar properties namely sensitive dependence on initial conditions and small perturbations, long-term unpredictability, and strange attractors. Chaotic behaviour can be observed in a wide spectrum of areas ranging from economics to electronics. Although chaos is an undesired type of behaviour from the control-engineering point of view, local stabilisation techniques suggest achievement of an acceptable performance by exploiting the sensitive dependence property with small control expenditure. However, depending on the system under consideration one can suffer from long waiting time until the system visits the local region, where stabilisation techniques can be applied. This leads to the necessity of targeting, which is the task of steering the system towards the local region in the shortest possible time by applying small perturbations. This work focuses mainly on the targeting type of control problem under the assumptions that a priori knowledge of the system model is not available and that the control parameters of the system can be changed within only a relatively small range. For that purpose, a computationally intelligent technique is proposed, which relies on the idea of modelling the behaviour of the chaotic system in the appropriate regions, starting from which the target can be reached within a few steps. Furthermore, the technique has been improved using a clustering algorithm in order to eliminate misleading outputs of the controller trained with scattered data stemming from the fractal nature of chaotic systems. The success of the proposed techniques has been experimented on several low and high-dimensional chaotic systems. Simulation results have revealed that the proposed techniques can significantly reduce the average reaching time for a random ensemble of initial conditions.
Benzer Tezler
- Short term electricity load forecasting with deep learning
Derin öğrenme ile kısa dönemli elektrik yük talep tahmini
İBRAHİM YAZICI
Doktora
İngilizce
2022
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Teknik ÜniversitesiEndüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ ÖMER FARUK BEYCA
- Variable structure systems theory based training strategies for computationally intelligent systems
İşlemsel akıl içeren sistemler için değişken yapılı sistemler kuramına dayalı eğitim stratejileri
MEHMET ÖNDER EFE
Doktora
İngilizce
2000
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolBoğaziçi ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. OKYAY KAYNAK
- Görüntü işleme teknikleri ve yapay zeka yöntemleri kullanarak görüntü içinde görüntü arama
Image searching inside another image using image processing techniques and artificial intelligence methods
MEHMET KARAKOÇ
Yüksek Lisans
Türkçe
2011
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolPamukkale ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
YRD. DOÇ. DR. KADİR KAVAKLIOĞLU
- Derin öğrenme ile modülasyon sınıflandırması
Modulation classification with deep learning
SELÇUK BALSÜZEN
Yüksek Lisans
Türkçe
2021
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Teknik ÜniversitesiElektronik ve Haberleşme Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. MESUT KARTAL
- Intelligent path optimization of travelling salesman problem based on modify genetic algorithem
Değiştirilmiş genetik algoritmaya dayanarak seyahat eden satıcı probleminin akıllı yol optimizasyonu
MAZIN MOHAMMED HAMID HAMID
Yüksek Lisans
İngilizce
2023
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolAltınbaş ÜniversitesiBilişim Teknolojileri Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ Abdullahi Abdu IBRAHIM