Geri Dön

Differential evolution for optimization of nonlinear chemical processes

Doğrusal olmayan kimyasal süreçlerin optimizasyonunda diferensiyel evrim yaklaşımı

  1. Tez No: 216111
  2. Yazar: ERCÜMENT DENİZ
  3. Danışmanlar: PROF. DR. BENO KURYEL
  4. Tez Türü: Yüksek Lisans
  5. Konular: Kimya Mühendisliği, Matematik, Mühendislik Bilimleri, Chemical Engineering, Mathematics, Engineering Sciences
  6. Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
  7. Yıl: 2008
  8. Dil: İngilizce
  9. Üniversite: Ege Üniversitesi
  10. Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Kimya Mühendisliği Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Proses ve Reaktör Tasarımı Bilim Dalı
  13. Sayfa Sayısı: 202

Özet

Son yıllarda, evrimsel algoritmalar, birçok mühendislik disiplininde karşılaşılan multimodal doğrusal olmayan problemlerin optimal çözümlerinde ilgi çekmektedir. Evrimsel algoritmalardan birisi olan diferansiyel evrim (DE), yeni bir optimizasyon yöntemi olup, türevlenemeyen, doğrusal olmayan multimodal amaç fonksiyonlarının ele alınmasında etkin olmaktadır. Daha önceki çalışmaların gösterdiği gibi, diferansiyel evrim, verimli, etkin ve dolaysız bir evrimsel optimizasyon yöntemidir. Bu yöntemi daha etkin kılabilmek için modifiye edilmiş diferansiyel evrimi gündeme getirmek gerekmektedir. Yakınsama özellikleri de geliştirilmiş bu yaklaşımda bilgisayar desteği de kolaylaşmaktadır. Bu çalışmada, geliştirilecek bilgisayar programı, gerçek yaşamdan süreçlere uygulanacaktır.

Özet (Çeviri)

In recent years, evolutionary algorithms are gaining popularity for finding the optimal solution of nonlinear multimodal problems encountered in many engineering disciplines. Differential evolution (DE), one of the evolutionary algorithms, is a novel optimization method capable of handling nondifferentiable, nonlinear and multimodal objective functions. Previous studies have shown that differential evolution is an efficient, effective and robust evolutionary optimization method. This thesis aims to introduce a modification to original DE that enhances the probability without compromising on solution quality. The modified differential evolution (MDE) algorithm utilizes only one set of population as against two sets in original DE at any given point of time in a generation. Application to real processes is targeted in this work

Benzer Tezler

  1. Optimization of drying process of plastic granules based on stochastic method with neuro regression approach

    Nöro regresyon yaklaşımı ile stokastik metot tabanlı plastik granüllerin kurutma prosesi optimizasyonu

    MUSTAFA DİNÇ

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2023

    Makine Mühendisliğiİzmir Katip Çelebi Üniversitesi

    Makine Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. LEVENT AYDIN

  2. Elektronik aygıtlar için n-tipi ve p-tipi Si yongaların üretilmesi karakterizasyonu ve uygulamaları

    Production, characterization and applications of n-type and p-type Si wafers for electronic devices

    SAVAŞ ÖZTÜRK

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    2017

    EnerjiDokuz Eylül Üniversitesi

    Metalurji ve Malzeme Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. ERDAL ÇELİK

  3. Experimental investigation and optimization of laser surface treatment parameters for 1.2379 (AISI D2) tool steel

    1.2379 (AISI D2) Takım Çeliğinin Lazerle Yüzey İşleme Parametrelerinin Deneysel Olarak İncelenmesi ve Optimizasyonu

    SAYİT ÖZBEY

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2023

    Makine Mühendisliğiİzmir Yüksek Teknoloji Enstitüsü

    Makine Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. HATİCE SEÇİL ARTEM

    PROF. DR. ERSİN KAYAHAN

  4. 1100 serisi alüminyum malzemelerde tig kaynağı ile oluşan kaynak dikiş geometrisinin optimizasyonu

    Optimization of weld bead geometry for tig welding of 1100 series aluminum

    FATİH TURHAN

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2017

    Makine Mühendisliğiİzmir Katip Çelebi Üniversitesi

    Makine Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    YRD. DOÇ. DR. LEVENT AYDIN

  5. Yapıların mekanik davranışının yapay sinir ağları ile modellenmesi ve optimizasyonu

    Modelling and optimization of mechanical behavior of structures with artificial neural networks

    BURAK AYDOĞDU

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2023

    Makine MühendisliğiBursa Uludağ Üniversitesi

    Makine Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. NECMETTİN KAYA