Yapay arı kolonisi algoritmasının sistem modelleme performansının incelenmesi
Artificial bee colony algorithm performance investigation of system modelling
- Tez No: 320844
- Danışmanlar: YRD. DOÇ. DR. AYTEKİN BAĞIŞ
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Elektrik ve Elektronik Mühendisliği, Electrical and Electronics Engineering
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2012
- Dil: Türkçe
- Üniversite: Erciyes Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Elektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- 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
- 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
2017
Elektrik ve Elektronik MühendisliğiErciyes ÜniversitesiElektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. AYTEKİN BAĞIŞ
- 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
2018
Elektrik ve Elektronik MühendisliğiErciyes ÜniversitesiElektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. AYTEKİN BAĞIŞ
- 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
2019
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolErciyes ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. CELAL ÖZTÜRK
- Sezgisel arama algoritma tabanlı bulanık sistem optimizasyonu
Fuzzy system optimization based on heuristic search algorithm
ÖZLEM YILDIRIM
Yüksek Lisans
Türkçe
2012
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolBilecik Şeyh Edebali ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
YRD. DOÇ. DR. CİHAN KARAKUZU
- 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
2021
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolErciyes ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ FEHİM KÖYLÜ