Geri Dön

A comparison of predator teams with distinct genetic similarity levels in single prey hunting problem

Tek av avlama probleminde farklı genetik benzerlik düzeylerine sahip avcı takımlarının karşılaştırılması

  1. Tez No: 255289
  2. Yazar: ÇAĞRI YALÇIN
  3. Danışmanlar: DR. ONUR TOLGA ŞEHİTOĞLU
  4. Tez Türü: Yüksek Lisans
  5. Konular: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Computer Engineering and Computer Science and Control
  6. Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
  7. Yıl: 2009
  8. Dil: İngilizce
  9. Üniversite: Orta Doğu Teknik Üniversitesi
  10. Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
  13. Sayfa Sayısı: Belirtilmemiş.

Özet

Yapay sinir ağlarının yapay evrimi yöntemlerinin, erkinler için karmaşık kontrol problemleri alanındayüksek başarımlı çözümler sunduğu bilinmektedir. Harici bir kontrol edici tasarımı, bu çözümleri tahminedememektedir. Yakın zamandaki çalışmalar, bu evrimsel yöntemlerin, işbirliği yapan çok erkinli sistemlerdearzu edilen takım davranışı evrimleştirilmesi için de başarıyla uygulanabileceğini kanıtlamaktadır. İşbirliği vedavranışsal özelleşmeden yararlanabilen bir görev için, takım üyelerinin genetik çeşitliliği takım başarımındaönemli etkilere sahip olabilir. Bu tezde, tek av avlama örnek problem olarak seçilmiş ve farklı genetik benzerlikdüzeylerine sahip evrimleşmiş avcı takımlarının başarımı sistematik olarak sorgulanmıştır. Bu amaçla, türdeş,orta seviye ve türdeş olmayan olmak üzere üç benzerlik düzeyi kullanılmış ve probleme ve algoritmaya özgüçeşitli ayarlamalarda analiz edilmiştir. Benzerlik düzeyleri, bir avcı takımındaki özdeş erkin gruplarının sayısıbakımından birbirlerinden ayrılmaktadır. İki erkinin özdeşliği yapay sinir ağı kontrolörlerinde aynı sinaptikağırlık dizilerine sahip olmalarına karşılık gelmektedir. Öte yandan, probleme özgu şartlar, avcılar için üçfarklı görme alanına; algoritmaya özgü ayarlamalar ise populasyonlardaki birey sayılarının değişimine vegrup ve takım seçim düzeyleri olmak üzere iki farklı seçim seviyesinin kullanımına karşılık gelmektedir.Benzetim ortamındaki ızgara dünyasında gerçekleştirilen deney sonuçlarına göre, farklı genetik benzerlikdüzeyi-görme alanı-algoritmaya özgü ayar birleşimleri farklı başarım sonuçları doğurmaktadır.

Özet (Çeviri)

In the domain of the complex control problems for agents, neuroevolution, i.e. artificial evolutionof neural networks, methods have been continuously shown to offer high performance solutionswhich may be unpredictable by external controller design. Recent studies have provedthat these methods can also be successfully applied for cooperative multi-agent systems toevolve the desired team behavior. For a given task which may benefit from both cooperationand behavioral specialization, the genetic diversity of the team members may have importanteffects on the team performance. In this thesis, the single prey hunting problem is chosenas the case, where the performance of the evolved predator teams with distinct genetic similaritylevels are systematically examined. For this purpose, three similarity levels, namelyhomogeneous, partially heterogeneous and heterogeneous, are adopted and analyzed in variousproblem-specific and algorithmic settings. Our similarity levels differ from each other interms of the number of groups of identical agents in a single predator team, where identicalnessof two agents refers to the fact that both have the same synaptic weight vector in theirneural network controllers. On the other hand, the problem-specific conditions comprise threedifferent fields of vision for predators, whereas algorithmic settings refer to varying number ofindividuals in the populations, as well as two different selection levels such as team and group levels. According to the experimental results within a simulated grid environment, we show that differentgenetic similarity level-field of vision-algorithmic setting combinations beget different performance results.

Benzer Tezler

  1. Parallel evolutionary computation for distribution system planning and operation

    Dağıtım şebekesi planlama ve işletmesi için paralel evrimsel algoritmalar

    SOHEIL YOUNESI

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2022

    Elektrik ve Elektronik Mühendisliğiİstanbul Teknik Üniversitesi

    Elektrik Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. AYDOĞAN ÖZDEMİR

    DR. ÖĞR. ÜYESİ OGUZHAN CEYLAN

  2. Sirâceddîn El-Urmevî'nin Şerhu'l-İşârât Ve't-Tenbîhât'ı: bilgi teorisi açısından bir inceleme ve metin tahkiki

    Sirâj Al-Din Al-Urmawî's Commentary On Al-Ishârât Wa't-Tanbîhât: an analysis from epistemological viewpoint and a critical edition

    SAİM GÜNGÖR

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    2021

    FelsefeMarmara Üniversitesi

    Felsefe ve Din Bilimleri Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. İLHAN KUTLUER

  3. Can substrate application increase the efficacy of botanical insecticides to Tuta absoluta, and the safety of these products to Macrolophus pygmaeus.

    Botanik insektisitlerin Tuta absoluta'ya karşı etkinliği ve bu ürünlerin Macrolophus pygmaeus'a karşı güvenliği artırabilir mi

    FİRDEVS GÖDÜÇ

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2022

    ZiraatNewcastle Unıversıty

    Bitki Koruma Ana Bilim Dalı

    DR. DAVE GEORGE

  4. Farklı patlıcan çeşitlerinin Epitrix hirtipennis Melsheimer (Coleoptera: Chrysomelidae) ile predatörler üzerine etkisi ve bazı mücadele yöntemlerinin araştırılması

    The effect of different eggplant varieties on Epitrix hirtipennis Melsheimer (Coleoptera: Chrysomelidae) and predators and investigation of control methods

    NİHAL KOÇAK

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    2019

    ZiraatDicle Üniversitesi

    Bitki Koruma Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. SELİME ÖLMEZ BAYHAN

  5. Medya teknolojileri kapsamında medya arkeolojisi üzerine bir inceleme

    A research on media archeology on media technologies

    SEMAY BUKET ŞAHİN

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2019

    Radyo-TelevizyonMarmara Üniversitesi

    Radyo Televizyon ve Sinema Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. YUSUF DEVRAN