Geri Dön

Improved genetic algorithm

Geliştirilmiş genetik algoritma

  1. Tez No: 276029
  2. Yazar: ALİ GÜRBÜZ
  3. Danışmanlar: PROF. DR. M. AKİF EYLER
  4. Tez Türü: Doktora
  5. Konular: Endüstri ve Endüstri Mühendisliği, Industrial and Industrial Engineering
  6. Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
  7. Yıl: 2010
  8. Dil: İngilizce
  9. Üniversite: Marmara Üniversitesi
  10. Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Endüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
  13. Sayfa Sayısı: 89

Özet

Genetik Algoritma (GA) evrim ve doğal seleksiyon fikirlerinden esinlenerek oluşturulmuş bir arama ve optimizasyon algoritmasıdır. GA çeşitli optimizasyon problemlerinde başarılı sonuçlar vermektedir, ancak çözüm kalitesinin artırılması ve hesaplama süresinin kısaltılması açısından hala geliştirilmeye ihtiyacı vardır.Bu çalışmanın amacı standart GA'nın çözüm kalitesinin geliştirilmesi ve daha akıllı bir algoritmanın oluşturulmasıdır. Genetik Algoritma (GA) ile sırasıyla Karınca Kolonisi Optimizasyonunu (KKO) ve Parçacık Sürü Optimizasyonunu (PSO) birleştiren iki farklı yeni ve akıllı algoritma önerilmiştir. Bu şekilde standart GA'nın daha da geliştirilmesi ve çözüm kalitesinin iyileştirilmesi hedeflenmiştir.Elde edilen melez algoritmalar literatürdeki en çok bilinen NP-Tam problemleri olan Gezgin Satıcı Problemi (GSP) ve Araç Rotalama Problemlerine (ARP) uygulanmıştır. Önerilen algoritmaların GA'dan daha iyi sonuçlar verdiği istatistiksel yöntemler kullanılarak ispatlanmıştır.

Özet (Çeviri)

Genetic Algorithm (GA) is a heuristic search and optimization algorithm inspired by the ideas of evolution and natural selection. It depends on the concept of survival of fittest. GA provides good results especially for large scale optimization problems. However, it still needs improvement in increasing solution quality and decreasing computation time.Objective of this study is to improve solution quality and to generate smarter algorithm. To achieve this, two novel algorithms are generated by combining Genetic Algorithm with Ant Colony Optimization (ACO) and Particle Swarm Optimization algorithms (PSO). Main objective is to improve solution quality of GA by utilizing advantages of both algorithms.Proposed hybrid algorithms are applied to Traveling Salesman Problem (TSP) and Vehicle routing problem (VRP). They are most well-known NP-hard problems. It is statistically proven that new hybrid algorithms provide better results than GA.

Benzer Tezler

  1. A genetic algorithm based technique for QoS-aware Web service composition

    Web servis birleşiminde kalite optimizasyonu için evrimsel algoritma tabanlı bir teknik

    AHMET ERDİNÇ YILMAZ

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2013

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolOrta Doğu Teknik Üniversitesi

    Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. PINAR KARAGÖZ

  2. A domain aware genetic algorithm for optimum booster chlorination in water distribution systems

    İçme suyu dağıtım şebekelerinde optimum ara klorlama için alandan haberdar genetik algoritma

    MUSTAFA KEMAL PEKTÜRK

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2010

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolAtılım Üniversitesi

    Bilgisayar Mühendisliği Bölümü

    PROF. DR. SELÇUK SOYUPAK

    YRD. DOÇ. DR. HÜREVREN KILIÇ

  3. Adaptif ağ tabanlı bulanık mantık çıkarım sisteminin (ANFIS) iyileştirilmiş genetik algoritma ile eğitilmesi ve tıbbi problemlere uygulanması

    Training adaptive neuro-fuzzy inference system (ANFIS) with improved genetic algorithm and application to medical problems

    HİLAL HAZNEDAR

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    2024

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolErciyes Üniversitesi

    Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. ADEM KALINLI

  4. Reconstruction of binary electrical conductivity distributions using genetic algorithms

    İkili elektrik iletkenlik dağılımlarının genetik algoritmalar ile yeniden oluşturulması

    ÇETİN GÜREL

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2010

    Mühendislik Bilimleriİstanbul Teknik Üniversitesi

    Mekatronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    YRD. DOÇ. DR. LEVENT OVACIK

  5. Evrimsel gelişim algoritmaları iler yapı elemanları tasarım optimizasyonu

    Design optimization of structures by evolutionary algorithms

    TUĞRUL TALASLIOĞLU

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    2004

    ZiraatÇukurova Üniversitesi

    Tarımsal Yapılar ve Sulama Ana Bilim Dalı

    PROF.DR. KAZIM TÜLÜCÜ