Particle swarm systems for multimodal optimization
Çok doruklu optimizasyon için particle swarm sistemleri
- Tez No: 182152
- Danışmanlar: Y.DOÇ.DR. ENDER ÖZCAN
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Computer Engineering and Computer Science and Control
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2006
- Dil: İngilizce
- Üniversite: Yeditepe Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: 93
Özet
Bilim, mühendislik ve ekonomi gibi birçok alandaki yaşamsal problem optimizasyonile iç içedir. Bu optimizasyon problemlerinin bir kısmı, amacın bir arama uzayındabirbirinden farklı ve eşit kalitedeki birden fazla çözüm kümelerini bulmak olan çokdoruklu problemlerden oluşur. Zor optimizasyon problemlerini çözmek için genel olarakmeta-buluşsal yöntem ve yaklaşımlar kullanılır. Ancak, problemin çok doruklu olduğudurumlarda bazı iyileştirmeler gerekebilir. Bir Swarm Intelligence tekniği olan ParticleSwarm Optimizer (PSO) yönteminin en uygun çözüm kümesini bulmakta başarılı olduğudeneysel olarak gösterilmiştir. Ayrıca, PSO'nun çeşitli değişikliklere uğratılmış sürümleride çok doruklu problemlerde kullanılabilirliğini sağlamıştır. Bu tez, çok dorukluproblemler için önerilmiş mevcut PSO algoritmalarının yaygın kullanılan karşılaştırmafonksiyonları üzerindeki performanslarını karşılaştırmaktadır. Buna ek olarak, çok dorukluproblemler için delilik içeren ve tepe tımanmadan faydalanan yeni bir PSO algoritmasıönerilmektedir.
Özet (Çeviri)
Many real world problems in science, engineering and economy, involve inoptimization. Multimodal optimization problems represent a subset of such problems,where the goal is to obtain multiple different solutions with equal (or preferable) quality ina single search space. Meta-heuristics, especially, evolutionary computation techniques arethe most commonly used approaches for solving difficult optimization problems. However,due to the multimodality, they might require some enhancements. Particle SwarmOptimizer (PSO), as a swarm intelligence technique, has proven its success in solvingoptimization problems. Additionally, several modified versions of the PSO algorithm makeit a good choice for attacking multimodal problems as well. In this thesis, the performanceof existing multimodal PSO techniques are analyzed over a set of well-known benchmarkfunctions. Moreover, a new PSO algorithm based on craziness and hill-climbing isproposed for solving multimodal optimization problems.
Benzer Tezler
- Gezgin satıcı problemleri baz alınarak multimodal taşımacılık güzergahlarının optimizasyonu ve akıllı ulaşım sistemlerine entegrasyonu
Optimization of multimodal transportation routes based on traveling salesman problems and integration into intelligent transportation systems
SAMED GÖÇMEN
Yüksek Lisans
Türkçe
2018
Ulaşımİskenderun Teknik Üniversitesiİnşaat Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ ÖMER FARUK CANSIZ
- Fusion of face and iris biometrics for personidentity verification
Başlık çevirisi yok
MARYAM ESKANDARİ
Doktora
İngilizce
2014
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolDoğu Akdeniz Üniversitesi-Eastern Mediterranean UniversityPROF. DR. ÖNSEN TOYGAR
- Coğrafi bilgi sistemi tabanlı optimizasyon analizleri için çok türlü taşımacılık güzergâhlarının oluşturulması
Generation of multimodal transport routes for optimization analysis based on geographical information system
ALİ HEVAL TOPAL
Yüksek Lisans
Türkçe
2019
İnşaat Mühendisliğiİskenderun Teknik Üniversitesiİnşaat Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ ÖMER FARUK CANSIZ
- İyileştirilmiş elektro arama optimizasyon algoritması ile meta sezgisel yaklaşım
Meta-heuristic approach with improved electro search optimization algorithm
İNAYET HAKKI ÇİZMECİ
Doktora
Türkçe
2023
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolSelçuk ÜniversitesiBilişim Teknolojileri Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. ADEM ALPASLAN ALTUN
- Yapay arı koloni algoritmasıyla sayısal süzgeç tasarımı
Digital filter design by using artificial bee colony algorithm
MEHMET BAHADIR ÇETİNKAYA
Doktora
Türkçe
2010
Elektrik ve Elektronik MühendisliğiErciyes ÜniversitesiElektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. NURHAN KARABOĞA