A filled-function algorithm for global optimization of MINLP problems
MINLP problemlerinin global optimizasyonu için dolgu fonksiyonu algoritması
- Tez No: 170847
- Danışmanlar: PROF.DR. UĞUR AKMAN
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Kimya, Chemistry
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2005
- Dil: İngilizce
- Üniversite: Boğaziçi Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: 138
Özet
ÖZET MINLP PROBLEMLERİNİN GLOBAL OPTİMİZASYONÜ İÇİN DOLGU FONKSİYONU ALGORİTMASI Bu tezde, sürekli ve tamsayı değişkenlerin birlikte yer aldığı, doğrusal olmayan kısıtlı eniyileme problemlerinin global çözümü için dolgu fonksiyonuna dayalı bir algoritma geliştirilmiştir. Dolgu fonksiyonu metodu kısıtsız eniyileme tekniğidir ve yerel bir eniyiden daha iyisine başka bir fonksiyon kullanarak hareket etmektedir. Temel dolgu fonksiyonu tekniği, eşitlik ve eşitsizlik kısıtlarını doğrudan çözüm içine almasa da, ceza veya kesin ceza fonksiyonu teknikleri ile dolaylı olarak bu kısıtlar probleme dahil edilebilir. Ceza fonksiyonları amaç fonksiyonunu kısıt ihlalleri için cezalandırmak sureti ile, kısıtlı bir problemi kısıtsız bir probleme çevirir. Geliştirilmiş olan dolgu fonksiyonu algoritması, yerel eniyilere takılmadan, global eniyiyi bulma gücüne sahiptir. Yerel-arama algoritmaları bu özelliğe sahip değildirler. Geliştirilen algoritmada yerel eniyilemeler için türev içermeyen metodlar kullanılmaktadır. Bunun sebebi ise kullanılan fonksiyonların süreksizlik içerebilmeleridir. Önerilen algoritma, sürekli değişkenlerle tamsayı değişkenlerini birlikte çözüm içine alabilir ve orginal problemin ayrıştırılmasının gerektirmez. Tamsayılarla sürekli sayılan aynı anda çözüme götürmek, hesaplama zamanı olarak pahalıdır fakat bir çok problemin çözümünde, problemin algoritmaya kolaylıkla uyarlanmasını sağlar. Önerilen algoritma, bir çok örnek problem üzerinde sulanmıştır. Bu problemler, i) kısıtsız eniyileme problemleri, ii) kısıtlı eniyileme problemleri, iii) tamsayı programlama problemleri ve iv) sürekli ve tamsayı değişkenlerin birlikte yer aldığı, doğrusal olmayan kısıtlı eniyileme problemleri olarak sınıflandırılabilir. Geliştirilmiş olan algoritma bu problemlerin çözümünde başarılı bulunmuştur.
Özet (Çeviri)
IV ABSTRACT A FILLED-FUNCTION ALGORITHM FOR GLOBAL OPTIMIZATION OF MINLP PROBLEMS In this thesis, a filled function (FF) method for the global solution of constrained Mixed-Integer Non-Linear Programming (MINLP) problems is proposed. The FF method is an unconstrained optimization technique, which uses certain auxiliary functions to move from one local minimizer to a better one towards the global minimizers. The basic FF algorithm is not capable of handling equality and/or inequality constraints and binary/integer variables directly. However these can be incorporated through the penalty or exact penalty function methods. Both the penalty and exact penalty function methods convert a constrained problem into an unconstrained one by penalizing the objective function for constraint violations. The FF algorithm developed in this thesis work is able to find its way towards the global optimum and does not get trapped in local minima. This is an important advantage over local-search algorithms, which get trapped in the first local minimum on their optimization path. The code developed uses derivative free algorithms for the local minimization. The aim of using derivative free methods is to provide a capability to the algorithm to deal with functions that may have discontinuities. The proposed algorithm is able to handle integer and/or binary variables together with the continuous variables, and does not require any decomposition of the problem into sub- problems. Handling integer variables simultaneously with the continuous variable is computationally expensive but provides ease of implementation for many problems. The proposed FF algorithm was tested on examples ranging from simple functional forms to more complex and chemical engineering related problems. They can be categorized as: i) unconstrained optimization problems, ii) constrained optimization problems, iii) Integer programming problems, and iv) MINLP problems. The proposed algorithm was found to be successful in the solution of these examples.
Benzer Tezler
- New global optimization technique by using auxiliary function method in directional search with computer applications
Yardımcı fonksiyon yöntemini yönlü arama ile kullanarak yeni bir global optimizasyon tekniği ve bilgisayar uygulamaları
SHEHAB AHMED IBRAHEM IBRAHEM
Doktora
İngilizce
2020
MatematikSüleyman Demirel ÜniversitesiMatematik Ana Bilim Dalı
PROF. DR. AHMET ŞAHİNER
- Genetik algoritma yardımı ile yapay açıklıklı radarda hedef konumunun belirlenmesi
Determination of the target position by the synthetic aperture radar using a genetic algorithm
SERDAR KARGIN
Doktora
Türkçe
2000
Elektrik ve Elektronik Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiPROF.DR. BİNGÜL YAZGAN
- A global optimization technique using auxiliary functionmethod in directional search via bézier surface
Yardımcı fonksiyon metodunda bézıer eğrileri yolu ile yönlü arama kullanarak yeni bir global optimizasyon tekniği
IDRIS A. MASOUD ABDULHAMID
Doktora
İngilizce
2020
MatematikSüleyman Demirel ÜniversitesiMatematik Ana Bilim Dalı
PROF. DR. AHMET ŞAHİNER
- Bir dişli pompa grubunun imalatında eşzamanlı mühendislik ve grup teknolojisi
The carrying out of group technology in the concurrent engineering concept on a factory which is manufacturing gear pomp
ALPER ASLAN
Yüksek Lisans
Türkçe
1997
Makine Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiMakine Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. TEOMAN KURTAY
- Derin öğrenme yöntemi ile hava kalitesi parametrelerinin tahmini: Sakarya örneği
Forecasting air quality parameters by deep learning method: A case study of Sakarya
AYŞEGÜL ATALI
Yüksek Lisans
Türkçe
2023
Çevre MühendisliğiSakarya ÜniversitesiÇevre Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. BEYTULLAH EREN