Geri Dön

Yapay arı kolonisi algoritmasının sistem modelleme performansının incelenmesi

Artificial bee colony algorithm performance investigation of system modelling

  1. Tez No: 320844
  2. Yazar: HALİT ŞENBERBER
  3. Danışmanlar: YRD. DOÇ. DR. AYTEKİN BAĞIŞ
  4. Tez Türü: Yüksek Lisans
  5. Konular: Elektrik ve Elektronik Mühendisliği, Electrical and Electronics Engineering
  6. Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
  7. Yıl: 2012
  8. Dil: Türkçe
  9. Üniversite: Erciyes Üniversitesi
  10. Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Elektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
  13. Sayfa Sayısı: 139

Özet

Bir sistemi kontrol etmek için ortaya koyulan modelin parametrelerinin uygun şekilde tanımlanması sistem modelleme olarak adlandırılır. Bu işlem kontrol sistemlerindeki temel problemlerden biridir. Sistem modellemede, sistemin sahip olduğu giriş-çıkış verileri göz önünde bulundurularak, sistem için uygun matematiksel model önerilir. Önerilen model içerisinde, parametrelerin minimum hata ile belirlenmesi temel amaçtır.Uygun modelin belirlenmesi yanında amaca uygun doğru model parametrelerinin de doğru yaklaşımla hızlı şekilde belirlenmesi gerekir. Böylelikle, karmaşık kontrol problemleri için, daha etkili çözümlere daha kısa sürede ulaşılması mümkün olabilmektedir.Bu tez çalışması, yapay arı kolonisi (YAK) algoritmasının sistem modelleme performansını incelemek amacıyla yapılmıştır. Bu amaçla, literatürde yer alan birçok farklı sistem ele alınmış, bu sistemler için uygun matematiksel modeller önerilmiştir. YAK algoritmasının performansını kıyaslamak amacıyla, diferansiyel gelişim algoritması (DGA) ve genetik algoritma (GA) ile aynı çalışmalar yapılmış, başarımları karşılaştırmalı olarak sunulmuştur.

Özet (Çeviri)

The procedure of the definition of the presented model parameters in order to control a system is called as the system modelling. This process is one of the main problems in control systems. In system modelling, considering the input-output data of the system, the appropriate mathematical model is proposed for the system. The main aim is to determine the model parameters with minimum error.Besides determining the appropriate model, the correct model parameters must be determined rapidly for aim. Thus, for the complex control problems, it is possible to achieve an effective solution in a shorter time.In this thesis, system modelling performance of the artificial bee colony (ABC) algorithm is examined. For this purpose, different systems in the literature are discussed and appropriate mathematical models are proposed for these systems. In order to test the performance of ABC algorithm, the same studies were also performed with differential evolution algorithm (DEA) and genetic algorithm (GA), their performances were comparatively presented.

Benzer Tezler

  1. Bulanık model parametrelerinin belirlenmesinde yapay arı kolonisi algoritmasının performansının incelenmesi

    Investigation of artificial bee colony algorithm performance in determination of fuzzy model parameters

    MEHMET KONAR

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    2017

    Elektrik ve Elektronik MühendisliğiErciyes Üniversitesi

    Elektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. AYTEKİN BAĞIŞ

  2. Zeki optimizasyon teknikleri ile sistemleri kesirli dereceli modelleme ve denetleyici tasarımı

    Fractional order modelling of systems and controller design by intelligent optimization techniques

    HALİT ŞENBERBER

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    2018

    Elektrik ve Elektronik MühendisliğiErciyes Üniversitesi

    Elektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. AYTEKİN BAĞIŞ

  3. Makine öğrenmesi uygulamalarında yapay arı koloni programlama temelli yeni yöntemlerin geliştirilmesi

    Development of new methods based on artificial bee colony programming in machine learning applications

    SİBEL ARSLAN

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    2019

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolErciyes Üniversitesi

    Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. CELAL ÖZTÜRK

  4. Sezgisel arama algoritma tabanlı bulanık sistem optimizasyonu

    Fuzzy system optimization based on heuristic search algorithm

    ÖZLEM YILDIRIM

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2012

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolBilecik Şeyh Edebali Üniversitesi

    Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    YRD. DOÇ. DR. CİHAN KARAKUZU

  5. Dynamic system identification by swarm intelligence based optimization algorithms

    Sürü zeka tabanlı optimizasyon algoritmaları ile dinamik sistem tanımlaması

    ZAID ALI BASHEER AL-SUMAIDAEE

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2021

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolErciyes Üniversitesi

    Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DR. ÖĞR. ÜYESİ FEHİM KÖYLÜ