Geri Dön

Evolutionary algorithms in dynamic environments: Managing changes within generations

Dinamik ortamlarda evrimsel algoritmalar: Nesil içi değişimin yönetimi

  1. Tez No: 223544
  2. Yazar: GULSHAT KULZHABAYEVA
  3. Danışmanlar: YRD. DOÇ. DR. ŞİMA UYAR
  4. Tez Türü: Yüksek Lisans
  5. Konular: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Bilim ve Teknoloji, Mühendislik Bilimleri, Computer Engineering and Computer Science and Control, Science and Technology, Engineering Sciences
  6. Anahtar Kelimeler: Evrimsel Algoritmalar, Genetik Algoritmalar, Dinamik Ortamlar, Evolutionary Algorithms, Genetic Algorithms, Dynamic Environments
  7. Yıl: 2007
  8. Dil: İngilizce
  9. Üniversite: İstanbul Teknik Üniversitesi
  10. Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
  13. Sayfa Sayısı: 79

Özet

Günümüzdeki gerçek problemlerde var olan değişimin rastgele olmasına rağmen, bu alandaki çalışmaların hemen hepsi değişimlerin sistematik bir şekilde, yani nesiller arası gerçekleştiğini varsayılarak yapılmıştır. Bu varsayım yeterli olmuş olsa da geliştirilmesi ve araştırılması gereken bir konu olarak karşımıza çıkmaktadır. Bu tezin asıl amacı ortamın nesil içi değiştiğini varsayarak, aşağıdaki yöntemlerden hangisinin daha etkin bir yol olduğunu deneysel sonuçlarla kanıtlamak. Bunlar: - Ortam değiştikten sonra neslin geri kalanını yeni ortama göre hesaplamak ve yeni bireyleri eski bireylerle değerlendirmek - Ortam değiştikten sonra neslin yaşamını durdurmak ve bir sonraki nesli eski nesilden türeterek devam etmek - Ortam değiştikten sonra neslin şimdiye kadar hesaplanan bireylerini tekrar yeni ortamda değerlendirmek - Ortam değiştikten sonra neslin geri kalan bireylerini eski ortama göre hesaplamaya devam etmek ve değişen ortamı bir sonraki nesle uygulamak Yukarıda sıralanan yöntemlerin hangisinin daha etkin bir yol olduğunun bilinmesi gerçek problemler üzerinde, yani değişimin neslin ortasında olduğu durumlarda daha etkin çalışan, zamandan ve kaynaktan tasarruf eden uygun Evrimsel Algoritma geliştirmemize yardımcı olacaktır.

Özet (Çeviri)

In nature changes are not happening in an organized way, although almost all researchers? approach to dynamic changing environment was in that way, thus assuming that changes are happening between generations The main goal of the thesis is to examine and show the ability of methods on changing environments within generations by empirical way. The methods are: - Use the changed fitness function for all subsequent individuals, but keep the evaluations of the offspring already evaluated - Temporarily reduce the population size. The generation is terminated, and the offspring generated so far serve as basis to generate the next. - Re-evaluate all offspring already generated; ignore the change and continue to work with the old fitness function to the end of that generation - Ignore the change and continue to work with the old fitness function until all offspring of that generation have been evaluated. As a result, in real world problems where changes happen at any time, as in design of EAs within generation, knowing the ability of above methods will help us in organizing more effective EAs which are not time consuming as well as resources.

Benzer Tezler

  1. The role of representations in dynamic environments

    Gösterilimlerin dinamik ortamlardaki rolü

    MERVE ORBAYI

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2006

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Teknik Üniversitesi

    İleri Teknolojiler Ana Bilim Dalı

    YRD. DOÇ. DR. A. ŞİMA ETANER UYAR

    DR. JUERGEN BRANKE

  2. 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. Dinamik ortamlar için istatiksel metotlar kullanan çoklu evrimsel algoritmalar

    Multiploid evolutionary algorithms with statistical methods for dynamic environments

    EMRULLAH GAZİOĞLU

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    2022

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Teknik Üniversitesi

    Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. AYŞE ŞİMA UYAR

  4. Hyper-heuristics in dynamic environments

    Dinamik ortamlarda üst-sezgiseller

    BERNA KİRAZ

    Doktora

    İngilizce

    İngilizce

    2014

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Teknik Üniversitesi

    Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. AYŞE ŞİMA ETANER UYAR

  5. Multi – objective trajectory tracking for an autonomous mobile robot in dynamic environments using evolutionary algorithms

    Dinamik ortamlarda otonom hareketli bir robot için evrimsel algoritmalar kullanarak çok amaçlı yüzey takibi

    MAHYAR TEYMOURNEZHAD

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2023

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Kültür Üniversitesi

    Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. ÖZGÜR KORAY ŞAHİNGÖZ