Çok kriterli optimizasyon için genetik algoritma yaklaşımları
Genetic algorithm approaches for multiobjective optimization
- Tez No: 178815
- Danışmanlar: YRD. DOÇ. DR. MEHMET ÇUNKAŞ
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Bilim ve Teknoloji, Computer Engineering and Computer Science and Control, Science and Technology
- Anahtar Kelimeler: Çok amaçlı optimizasyon, Pareto-Optimal Çözümler, evrimsel algoritmalar, Multiobjective optimization, Pareto-Optimal Solutions, Evolutionary Algorithms, MOEAT
- Yıl: 2008
- Dil: Türkçe
- Üniversite: Selçuk Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: Belirtilmemiş.
Özet
Gerçek dünya problemleri genelde çok amaçlıdır. Bu problemlerin çözümü birbiriyle çelişen çoklu amaçların eşzamanlı olarak optimizasyonunu gerektirir. Çok amaçlı optimizasyon tek amaçlı optimizasyondan çok farklıdır. Tek-amaçlı optimizasyonda amaç, en iyi olan tek bir tasarım veya kararı elde etmektir. Çok amaçlı optimizasyonda ise birbiriyle çelişen amaçlar, içersinde üzerinde uzlaşma sağlanan bir optimal çözümler kümesi elde edilir. Bu küme genellikle Pareto-Optimal çözümler kümesi olarak adlandırılır. Çok amaçlı optimizasyon problemlerinin çözümü için 1985'ten bu yana evrimsel algoritmaları kullanan çeşitli yaklaşımlar önerilmiştir. Bu tez çalışmasında, başlıca sekiz adet çok amaçlı evrimsel algoritma (Vektör Değerlendirmeli Genetik Algoritma, Çok Amaçlı Genetik Algoritma, Hücrelendirilmiş Pareto Genetik Algoritması, Bastırılmamış Sınıflandırmalı Genetik Algoritma, Bastırılmamış Sınıflandırmalı Genetik Algoritma II, Kuvvet Pareto Evrim Algoritması, Kuvvet Pareto Evrim Algoritması 2 ve Pareto Zarflama-Temelli Seçim Algoritması) orijinal halleri esas alınarak detaylı olarak incelenmiştir. Algoritmaların değerlendirilmesi için bazı performans ölçütleri kullanılmıştır. Tüm algoritmalar için C ailesinin son uzantısı olan nesne yönelimli görsel programlama dili C# kullanılarak MOEAT(Multiobjective Evolutionary Algorithms Tool) adı verilen ortak bir arayüzde editör ve simülasyon yazılımı geliştirilmiştir. Ayrıca, literatürden seçilen sekiz adet test problemi ve iki adet mühendislik problemi aracılığıyla, yazılımın kullanılabilirliği ve işlevselliği denenmiştir.
Özet (Çeviri)
Real world problems are multiobjective in nature. Solution of these problems mostly require the optimization of conflicting objectives each other simultaneously. Multiobjective optimization is principally different from single objective optimization. In single-objective optimization, it is attempted to obtain the best design or decision for an objective. In multiobjective optimization, the objectives which are in competition with each other cause the results to be drifted to not only a solution but to a set of compromise optimal solutions. Such solutions are known as Pareto-Optimal solutions. Various approaches used evolutionary algorithms have been proposed to solve optimization problems since 1985. In this thesis study, mainly eight multiobjective evolutionary algorithms (Vector Evaluated Genetic Algorithm, Multiobjective Genetic Algorithm, Niched Pareto Genetic Algorithm, Nondominated Sorting Genetic Algorithm, Nondominated Sorting Genetic Algorithm-II, Strength Pareto Evolutionary Algorithm, Strength Pareto Evolutionary Algorithm 2, and Pareto Envelope-based Selection Algorithm) have been examined in detail by taking into consideration original papers published. Some performance metrics to evaluate the algorithms have been observed. And all algorithms have been developed as an editor simulation software called MOEAT (Multiobjective Evolutionary Algorithms Tool) in common interface by using object oriented programming language, C#, which is the final extension of C family. Also the software was run over eight test problems, and two real world engineering problems which were used on this issue and taken from literature, and hopeful results were obtained.
Benzer Tezler
- Su altı patlaması altında gemi panelinin davranışının sayısal yöntemler ile incelenmesi ve optimizasyonu
Investigation and optimization of ship panel behaviour under underwater explosion by using numerical methods
ÖZGÜR DEMİR
Doktora
Türkçe
2013
Gemi MühendisliğiYıldız Teknik ÜniversitesiGemi İnşaatı ve Gemi Makineleri Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. TAMER YILMAZ
- Büyük ölçekli havayolu ekip eşleme problemlerinin çözümü için bir kolon türetme stratejisi
A column generation strategy for large scale airline crew pairing problems
BAHADIR ZEREN
Doktora
Türkçe
2017
Uçak Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiUçak ve Uzay Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. İBRAHİM OZKOL
- A model for the agile software development environments and its application for the finance industry
Çevik yazılım geliştirme için bir model ve finans sektöründe uygulanması
NİLAY ÖZÇELİKKAN
Doktora
İngilizce
2022
Endüstri ve Endüstri MühendisliğiMarmara ÜniversitesiEndüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. GÜLFEM TUZKAYA
- Multi objective early-stage design optimization of multifamily residential projects
Çok daireli konut projelerinin çok amaçlı erken aşama tasarım optimizasyonu
EYMEN ÇAĞATAY BİLGE
Doktora
İngilizce
2024
Mimarlıkİstanbul Teknik ÜniversitesiMimarlık Ana Bilim Dalı
PROF. DR. HAKAN YAMAN
- Advanced approaches to fuzzy cognitive mapping for enhancing convergence, learning, and prediction
Yakınsama, öğrenme ve tahmin performansının iyileştirilmesi için bulanık bilişsel haritalarda ileri yaklaşımlar
MİRAÇ MURAT
Doktora
İngilizce
2025
Endüstri ve Endüstri Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiEndüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. UMUT ASAN