Geri Dön

Evolutionary algorithms for deterministic and stochastic unconstrained function optimization

Deterministik ve skolastik kısıtsız fonksiyon eniyileme için evrimsel algoritmalar

  1. Tez No: 153632
  2. Yazar: TALİP KEREM KOÇKESEN
  3. Danışmanlar: PROF. DR. NUR EVİN ÖZDEMİREL, PROF. DR. MURAT KÖKSALAN
  4. Tez Türü: Yüksek Lisans
  5. Konular: Endüstri ve Endüstri Mühendisliği, Industrial and Industrial Engineering
  6. Anahtar Kelimeler: Evrimsel Algoritmalar, Kısıtsız Fonksiyon Eniyileme, Evolutionary Algorithms, Unconstrained Function Optimization IV
  7. Yıl: 2004
  8. Dil: İngilizce
  9. Üniversite: Orta Doğu Teknik Üniversitesi
  10. Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Endüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
  13. Sayfa Sayısı: 140

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

  1. Tez No

    317989

    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

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2011

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolErciyes Üniversitesi

    Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    YRD. DOÇ. DR. MUSTAFA DANACI

    DOÇ. DR. M. FATİH TAŞGETİREN

  2. Tez No

    181218

    Performance evaluation of evolutionary heuristics in dynamic environments

    Dinamik ortamlarda buluşsal teknikler kullanılarak performansın değerlendirilmesi

    DEMET AYVAZ

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2006

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolBoğaziçi Üniversitesi

    Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF.DR. FİKRET GÜRGEN

  3. Tez No

    371809

    Facility layout problem under uncertainty

    Belirsizlik altında tesis yerleşim problemi

    HAYRULLAH MERT ŞAHİNKOÇ

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2014

    Endüstri ve Endüstri MühendisliğiBoğaziçi Üniversitesi

    Endüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. FİKRET ÜMİT BİLGE

  4. Tez No

    652117

    Geliştirilmiş SPEA2 ile envanter probleminin çözümü

    Inventory optimization with a novel SPEA2 algorithm

    ALİ BAYRAKDAR

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2020

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Aydın Üniversitesi

    Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. ILHAM HUSEYINOV

  5. Tez No

    740799

    Robotik süreç otomasyonu için iş çizelgeleme algoritması

    Job scheduling algorithm for robotic process automation

    GÜLŞAH DORUK

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2022

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Teknik Üniversitesi

    Kontrol ve Otomasyon Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. OSMAN KAAN EROL

Geri Dön