Metamodeling approach by using multiple regression integrated K-means clustering algorithm for simulation optimization
K-means kümeleme algoritması kullanılarak benzetimle eniyileme için metamodel oluşturma yaklaşımı
- Tez No: 333139
- Danışmanlar: YRD. DOÇ. İLKER AKGÜN
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Endüstri ve Endüstri Mühendisliği, Industrial and Industrial Engineering
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2013
- Dil: İngilizce
- Üniversite: Deniz Harp Okulu Komutanlığı
- Enstitü: Deniz Bilimleri ve Mühendisliği Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: 94
Özet
Benzetimle eniyileme alanında metamodelleme; benzetim modelinin çıktılarına regresyon modelleri uygulayarak çıktılar ile girdiler arasındaki ilişkiyi tanımlamaya yarayan istatistiksel yöntemdir. Metamodelleme karmaşık bir benzetim modelinin genel davranış özelliklerini ortaya çıkarmak veya hangi sistem parametresinin sistem performansını daha çok etkilediğini belirlemek için daha fazla deneye ihtiyaç duymadan kullanılabilir. Bu çalışmada k-means kümeleme algoritması ve çoklu regresyon bütünleşik kullanılarak benzetimle eniyileme için yeni bir metamodelleme yaklaşımı önerilmiştir. Dört aşamalı bu yaklaşımın birinci aşamasında benzetim modeli çalıştırılarak çıktılar elde edilmekte, ikinci aşamada benzetim modelinin girdileri arasındaki benzerlikler k-means kümeleme algoritması vasıtasıyla belirlenerek kümelenmektedir. Üçüncü aşamada ise kümelenmiş olan bu veriler ile tipik uygulamalardaki tek bir metamodel yerine küme sayısı kadar metamodel oluşturulmaktadır. Dördüncü aşamada oluşturulan metamodellerin en küçük (veya en büyük) noktaları bulunarak eniyileme yapılmaktadır. Bu yaklaşım yaygın olarak kullanılan ve benzetimle eniyileme yapan paket yazılımların örneklerine uygulanmış ve karşılaştırmalar yapılmıştır. Bu yaklaşım neticesinde oluşturulan çoklu metamodellerin istatistikî olarak daha iyi sonuçlar (toplam hatanın azalması, doğruluğun artması vb.) verdiği gözlemlenmiştir. Bu gözlemler bize kümeleme algoritmalarının, benzetimle eniyileme için metamodel oluşturmak maksadıyla kullanılmasının faydalı olabileceğini göstermektedir.
Özet (Çeviri)
Metamodeling in simulation optimization is a statistical method, which describes the relationship between inputs and outputs of simulation models by means of regression methods. Metamodeling is used for to reveal general behavior of a complex simulation model or to determine which system parameter affects the system performance without the need for further experimentation. In this study, we propose a new metamodeling approach by using multiple regression integrated k-means clustering algorithm especially for simulation optimization. The explanation of this approach is organized as follows; first, we run the simulation model of a system. Second, simulation model inputs are clustered according to the similarities between them by using k-means clustering algorithm. Third, different from classical metamodeling, we generated one metamodel for each cluster, instead of one metamodel for all data. Fourth, we seek the minima (or maxima) of each metamodel for optimization. This approach is applied to instances of the widely used software packages, which is used for simulation and optimization, for benchmarking. We observed that this approach increases the accuracy of a metamodel and decreases the sum of squared errors. These observations give us some insights about usefulness of clustering in metamodeling for simulation optimization.
Benzer Tezler
- Simulation metamodeling with neural networks
Yapay sinir ağları ile benzetim meta modellerinin oluşturulması
SOUHEYL TAVHAMİ
Yüksek Lisans
İngilizce
1997
Endüstri ve Endüstri Mühendisliğiİhsan Doğramacı Bilkent ÜniversitesiDOÇ. DR. İHSAN SABUNCUOĞLU
- Hastane sistemlerinde çoklu malzeme durumu için simülasyon meta-modellemeye dayalı stok optimizasyonu
Stock optimization based on simulation meta-modeling for multiple item case in hospital systems
SERAP AKCAN
Doktora
Türkçe
2010
Endüstri ve Endüstri MühendisliğiÇukurova ÜniversitesiEndüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. ALİ KOKANGÜL
- Kriging interpolasyonu kullanan vekil modeller ile gemi kıç formunun viskoz direnç yönünden optimizasyonu
Aft form optimization of ships for minimum viscous resistance by using kriging metamodeling technique
HAYRİYE PEHLİVAN SOLAK
Doktora
Türkçe
2020
Gemi Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiGemi İnşaatı ve Gemi Makineleri Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. ÖMER GÖREN
- Anlamsal web yetenekli çok-etmenli sistemler için alana özgü bir modelleme dili
A domaın-specıfıc modelıng language for semantıc web enabled multı-agent systems
Moharram Challenger
Doktora
Türkçe
2016
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolEge ÜniversitesiUluslararası Bilgisayar Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. GEYLANİ KARDAŞ
- Bilimsel verilerin işlenmesine yönelik alana özgü programlama dili
A domain specific programming language for scientific data processing
ERHAN ÖZTÜRK
Yüksek Lisans
Türkçe
2006
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolGebze Yüksek Teknoloji EnstitüsüBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ.DR. NATALİ SHVETS DİMOĞLU