Geri Dön

Approximating the objective gradient using perceptrons for constrained minimization with application in drag reduction

Kısıtlı enküçükleme için amaç fonksiyonu gradyanının algılayıcı kullanılarak yaklaşıklanması ve sürüklemenin azaltılmasına uygulanması

  1. Tez No: 325562
  2. Yazar: BURAK KOCUK
  3. Danışmanlar: PROF. İ. KUBAN ALTINEL
  4. Tez Türü: Yüksek Lisans
  5. Konular: Endüstri ve Endüstri Mühendisliği, Industrial and Industrial Engineering
  6. Anahtar Kelimeler: Optimizasyon, Yöneylem araştırması, Optimization, Operations research
  7. Yıl: 2012
  8. Dil: İngilizce
  9. Üniversite: Boğaziçi Üniversitesi
  10. Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Endüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
  13. Sayfa Sayısı: Belirtilmemiş.

Özet

Bu tez, kapalı biçimde analitik ifadesi olmayan kısıtlı enküçükleme problemleri ile ilgilidir. Ancak bu tür amaç fonksiyonlarının sayısal olarak hesaplanabildikleri ve yaklaşıklayan kestiricilerinin elde edilmesine olanak veren rassal örneklemler oluşturulabildiği varsayılmaktadır. Çalışmada kestirici olarak kullanılan algılayıcılar bulunmakta ve bunların yardımıyla gradyan yaklaşıklanmaktadır.Sinir Ağlı İndirgenmiş Gradyan Algoritması adını verdiğimiz yeni yöntem, indirgenmiş gradyanı algılayıcılar kullanılarak elde edilen yaklaşık amaç fonksiyonunun gradyanı ile kısıtların gerçek gradyanlarının birleşimiyle kestirir. Yöntemin doğruluğu, var olan ve rassal olarak üretilen dışbükey ve dışbükey olmayan deney problemleriyle sınanmaktadır. Yeni yöntemin akışkanlarda kesme gerilimini enküçükleyecek sürüklemeyi azaltma uygulaması sunulmakta ve başarımı, bu çalışmanın bir parçası olarak önerilen doğrusal kestirimler ile elde edilen sonuçlarla karşılaştırılmaktadır.

Özet (Çeviri)

This thesis is concerned with the constrained minimization problems whose objective function does not have a closed form analytical expression. However, it can be evaluated numerically which enables the determination of an estimator using random samples. We assume that the set of constraints are well-defined and explicitly known and use perceptrons to estimate the objective function. The new method, which we call Neural Reduced Gradient Algorithm, approximates the reduced gradient by combining the gradient value of the estimated objective function with the exact gradients of the constraints. It is tested with some randomly generated and also, some available convex and nonconvex optimization problems. We also provide an interesting real application of the new method in shear stress minimization for drag reduction and compare its performance with the ones obtained using linear estimators, which are proposed as a part of this work.

Benzer Tezler

  1. Örnekle-tut ve analogtan dijitale çevirme devrelerinin analiz ve sentezi

    Başlık çevirisi yok

    ERTUĞRUL İPEK

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    1985

    Elektrik ve Elektronik MühendisliğiUludağ Üniversitesi

    Elektronik Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. ERGÜR TÜTÜNCÜOĞLU

  2. Merkezsel ve dışmerkezsel çapraz elemanlı çerçeve yapıların statik ve deprem yüküne göre optimum tasarımı

    Optimum desing of concentrically and eccentrically braced frames under static and earthquake loading

    F.GÜLTEN GÜLAY

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    1985

    İnşaat Mühendisliğiİstanbul Teknik Üniversitesi

    PROF. DR. HASAN BODUROĞLU