Evolutionary algorithms for deterministic and stochastic unconstrained function optimization
Deterministik ve skolastik kısıtsız fonksiyon eniyileme için evrimsel algoritmalar
- Tez No: 153632
- Danışmanlar: PROF. DR. NUR EVİN ÖZDEMİREL, PROF. DR. MURAT KÖKSALAN
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Endüstri ve Endüstri Mühendisliği, Industrial and Industrial Engineering
- Anahtar Kelimeler: Evrimsel Algoritmalar, Kısıtsız Fonksiyon Eniyileme, Evolutionary Algorithms, Unconstrained Function Optimization IV
- Yıl: 2004
- Dil: İngilizce
- Üniversite: Orta Doğu Teknik Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Endüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: Belirtilmemiş.
Özet
ÖZ DETERMİNİSTİK VE STOKASTİK KISITSIZ FONKSİYON ENİYİLEME İÇİN EVRİMSEL ALGORİTMALAR Koçkesen, Talip Kerem Yüksek Lisans, Endüstri Mühendisliği Bölümü Tez Yöneticisi: Prof. Dr. Nur Evin Özdemirel Ortak Tez Yöneticisi: Prof. Dr. Murat Köksalan Kasım 2004, 128 sayfa Çoğu klasik kısıtsız fonksiyon eniyileme yöntemleri türev bilgisine ihtiyaç duymaktadır. Türev bilgisinin kullanılamadığı problemler için değişik metotlar önerilmiştir. Bu metotların bir sınıfı Evrimsel Algoritmaları da içeren sezgisel yöntemlerdir. Bu çalışmada, hem deterministic hem de stokastik koşullar altında kısıtsız eniyileme için evrimsel algoritmalar önerilmiştir. Başlangıç noktalan en iyi çözümden uzak olduğu durumlarda bile algoritmayı global en iyiye yöneltmeye çalışan bir çaprazlama operatörü tasarlanmıştır. Ayrıca, bu algoritma fonksiyon değerleri için sadece tahminlerin varolduğu stokastik bir ortama da uyarlanmıştır. İstatistiksel gruplama metotlarına dayalı yeni ebeveyn seçim yöntemleri ve varolan istatistiksel bilgiyi dikkate alan bir yerine geçme yöntemi tasarlanmıştır. Algoritmaların performansları hem literatürden alman, hem de yeni önerilmiş fonksiyonlar kullanılarak test edilmiş ve tatmin edici sonuçlar elde edilmiştir.
Özet (Çeviri)
ABSTRACT EVOLUTIONARY ALGORITHMS FOR DETERMINISTIC AND STOCHASTIC UNCONSTRAINED FUNCTION OPTIMIZATION Koçkesen, Talip Kerem M.S., Department of Industrial Engineering Supervisor: Prof. Dr. Nur Evin Özdemirel Co-Supervisor: Prof. Dr. Murat Köksalan November 2004, 128 pages Most classical unconstrained optimization methods require derivative information. Different methods have been proposed for problems where derivative information cannot be used. One class of these methods is heuristics including Evolutionary Algorithms (EAs). In this study, we propose E As for unconstrained optimization under both deterministic and stochastic environments. We design a crossover operator that tries to lead the algorithm towards the global optimum even when the starting solutions are far from the optimal solution. We also adapt this algorithm to a stochastic environment where there exist only estimates for the function values. We design new parent selection schemes based on statistical grouping methods and a replacement scheme considering existing statistical information. We test the performance of our algorithms using functions from the literature and newly introduced functions and obtain promising results.
Benzer Tezler
- Diferensiyel (farksal) gelişim algoritması kullanılarak kısıt yönetimi metotlarının sonuçlarının ve performanslarının karşılaştırılması
Comparison of constraint handling methods by using differential evolution algorithms
SERDAR KASIM KARATAŞ
- Optimizasyon tabanlı bir su kaynakları sistemi modelleme aracının geliştirilmesi ve çok amaçlı sektörel tahsise uygulanması
Development of an optimization-based modeling tool for water resources systems and application to multi-objective sectoral allocation
SALİM YAYKIRAN
- Performance evaluation of evolutionary heuristics in dynamic environments
Dinamik ortamlarda buluşsal teknikler kullanılarak performansın değerlendirilmesi
DEMET AYVAZ
- Robotik süreç otomasyonu için iş çizelgeleme algoritması
Job scheduling algorithm for robotic process automation
GÜLŞAH DORUK
Yüksek Lisans
Türkçe
2022
İstanbul Teknik ÜniversitesiKontrol ve Otomasyon Mühendisliği Ana Bilim Dalı
Yükleniyor...
- Facility layout problem under uncertainty
Belirsizlik altında tesis yerleşim problemi
HAYRULLAH MERT ŞAHİNKOÇ
