Geri Dön

Paralel genetik algoritmalarda göç yöntemleri ve göç parametrelerinin dinamik olarak belirlenmesi

Migration methods and dynamic determination of migration parameters in parallel genetic algorithms

PDF İndir

  1. Tez No: 244455
  2. Yazar: GÜLTEKİN KUVAT
  3. Danışmanlar: YRD. DOÇ. DR. NİHAT ADAR
  4. Tez Türü: Doktora
  5. Konular: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Elektrik ve Elektronik Mühendisliği, Computer Engineering and Computer Science and Control, Electrical and Electronics Engineering
  6. Anahtar Kelimeler: Paralel genetik algoritmalar, göç, göç yöntemleri, göç parametreleri, bulanık mantık, Parallel genetic algorithms, migration, migration methods, migration parameters, fuzzy logic
  7. Yıl: 2009
  8. Dil: Türkçe
  9. Üniversite: Eskişehir Osmangazi Üniversitesi
  10. Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Elektrik ve Elektronik Mühendisliği Bölümü
  12. Bilim Dalı: Elektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
  13. Sayfa Sayısı: 121

Özet

Genetik algoritmalar (GA'lar) popülasyon içerisindeki iyi genleri toplayıp birleştirerek daha iyi bireyler elde eden evrimsel algoritmalardır. Paralel genetik algoritmalar (PGA'lar) ise farklı bireylere sahip birden fazla alt popülasyon üzerinde GA çalıştırarak arama ve en iyileme yaparlar. PGA'ların başarılı bir arama yapmasını sağlayan göç işlemi, alt popülasyonlar arasındaki birey değişimini belirli aralıklar ile gerçekleştirir. Bu tez çalışmasında, iyi bireyleri iyi alt popülasyonlara toplayarak düşük göç maliyeti ile başarılı sonuçlar elde etmeyi sağlayan Elit Göç Metodu (EGM) geliştirilmiştir. EGM farklı göç yöntemleri ile kıyaslanmış, özellikle iyi genleri toplayıp birleştirmenin zor olduğu düşük popülasyon boyutlarında başarılı sonuçlar vermiştir. Bunun yanında geçirgenlik, göç işleminin alt popülasyonlardaki etkisini gösteren yeni bir kavram olarak tanımlanmıştır. Yapılan analizler sonucunda EGM'nin kıyaslandığı diğer yöntemlere göre benzer farklılık ve daha iyi geçirgenlik sağladığı için başarılı sonuçlar ürettiği ortaya konmuştur. Göç işleminin arama fazında yoğun olarak yapıldığında aramayı hızlandırdığı tez çalışmasında elde edilen diğer bir sonuçtur. Bu bulgular doğrultusunda test fonksiyonu ve GA operatörlerinden bağımsız olan geçirgenlik ve farklılık ile bulanık mantık yaklaşımı ortaya konmuştur. Bu yaklaşım ile göç oranı ve göç aralığının dinamik olarak belirlendiği EGM temelli uyarlanabilir iki yeni model geliştirilmiştir. Birinci modelde yalnızca göç aralığı, ikinci modelde ise hem göç aralığı hem de göç oranı dinamik olarak belirlenmiştir. Göç parametrelerinin tespitinde bulanık mantık kullanılması ile arama fazında yoğun olarak gerçekleştirilen göç işleminin hızlı bir arama sağladığını gösterilmiştir. Ayrıca düzenleme fazında az sayıda yapılan göçün elde edilen sonuçları iyileştirdiği ortaya konmuştur.

Özet (Çeviri)

Genetic algorithms (GAs) are evolutionary algorithms that collect and combine good genes within the population so that better members are obtained. Parallel genetic algorithms (PGAs), on the other hand, do search and optimization by employing GA on more than one sub-population with different individuals. Migration process, which ensures PGAs to run a successful search, realizes exchange of individuals among sub-populations at specified time intervals. In this thesis study, Elitist Migration Method (EMM), which aims to obtain successful results with low migration cost by gathering fit individuals into good sub-populations, is developed. EMM is compared with various migration methods and provides successful results especially in the case of low population size where it is difficult to collect and combine fit genes. Additionally, permeability is defined as a new concept that depicts the effect of the migration process on sub-populations. Results of the analyses show that EMM provide good results having similar diversity and better permeability with respect to other methods. The fact, which migration speeds up the search when it is carried out during the search phase, is another result obtained in this study. In the light of these results, fuzzy logic model is employed together with permeability and diversity that are independent of test function and GA operators. Thus, EMM based two new adaptable methods in which the migration rate and migration interval are dynamically determined are developed. In the first model, only migration interval is determined dynamically whereas both migration interval and migration rate are dynamically determined in the second one. Using fuzzy logic in determining the migration parameters, it is shown that the migration process carried out intensively at the search phase provides a quick search. Also, it is revealed that the migration process carried out rarely at the arrangement phase improves the results obtained.

Benzer Tezler

  1. Tez No

    350674

    Gezgin satıcı probleminin hadoop üzerinde çalışan paralel genetik algoritma ile çözümü

    Parallel genetic algorithm to solve traveling salesman problem on hadoop cluster

    HARUN RAŞİT ER

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2013

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Teknik Üniversitesi

    Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. NADİA ERDOĞAN

  2. Tez No

    352111

    Çoklu kovan temelli paralel bir genetik algoritma ile çoklu işlemcilere yönelik iletişim maliyetli görev çizelgeleme probleminin optimizasyonu

    Optimization of multiprocessor task scheduling with communication costs using a multi-hive based parallel genetic algorithm

    RAŞİD MORADİ

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2014

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolAtatürk Üniversitesi

    Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    YRD. DOÇ. DR. DENİZ DAL

  3. Tez No

    344040

    Paralel genetik algoritma ile sayısal filtre optimizasyonunun karşılaştırmalı analizi

    Comparative analysis of digital filter optimization using parallel genetic algorithm

    HÜSREV YILDIZ

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2013

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolDüzce Üniversitesi

    Elektrik Eğitimi Ana Bilim Dalı

    YRD. DOÇ. DR. DEVRİM AKGÜN

  4. Tez No

    408737

    Enterkonnekte elektrik güç sistemlerinde kapalı çevrim güç akışlarını önlemeye / düzenlemeye yönelik bulanık karar verme temelli bir yöntem

    A fuzzy - decision making based method to prevent / regulate loop flows in interconnected electrical power systems

    GÜLCİHAN ÖZDEMİR DAĞ

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    2011

    Elektrik ve Elektronik Mühendisliğiİstanbul Teknik Üniversitesi

    Hesaplamalı Bilimler ve Mühendislik Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. MUSTAFA BAĞRIYANIK

  5. Tez No

    685317

    Genetic algorithm applications for the vehicle routing problem with roaming delivery locations

    Hareketli teslimat noktalı araç rotalama problemleri için geliştirilmiş genetik algoritmalar

    SERKAN TURHAN

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2021

    Endüstri ve Endüstri Mühendisliğiİhsan Doğramacı Bilkent Üniversitesi

    Endüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. BAHAR YETİŞ

Geri Dön