Geri Dön

Sezgisel arama algoritma tabanlı bulanık sistem optimizasyonu

Fuzzy system optimization based on heuristic search algorithm

  1. Tez No: 334819
  2. Yazar: ÖZLEM YILDIRIM
  3. Danışmanlar: YRD. DOÇ. DR. CİHAN KARAKUZU
  4. Tez Türü: Yüksek Lisans
  5. Konular: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Computer Engineering and Computer Science and Control
  6. Anahtar Kelimeler: Yapay Arı Kolonisi Algoritması, ANFIS, Bulanık Modelleme, Dinamik Sistem, Artificial Bee Colony, ANFIS, Fuzzy Modeling, Dynamic System
  7. Yıl: 2012
  8. Dil: Türkçe
  9. Üniversite: Bilecik Şeyh Edebali Üniversitesi
  10. Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
  13. Sayfa Sayısı: 112

Özet

ABC algoritması bal arıların doğadaki yiyecek kaynaklarını bulma ve nektar toplama davranış ilkelerine dayalı güncel bir sezgisel optimizasyon algoritmasıdır. Bu çalışmada, doğrusal olmayan dinamik sistemlerin ANFIS (Adaptive Neuro-Fuzzy Inference System) bulanık çıkarım modeli kullanılarak modellenmesi problemi üzerinde Yapay Arı Kolonisi (Artificial Bee Colony, ABC) algoritmasının optimizasyon başarımı incelenmiştir. İnceleme için literatürden seçilen beş denektaşı kullanılmıştır. Her bir denektaşı problem parametreleri ABC ile ayarlanan ANFIS ile modellenmiştir.Her bir denektaşı için ABC ile elde edilen sonuçlar popüler ve sıklıkla kullanılan PSO ve DE'nin sonuçlarıyla kıyaslamalı olarak irdelenmiştir. Çalışma çerçevesinde elde edilen istatistiki verilere göre, ABC algoritmasının DE'ye çok yakın başarım gösterdiği belirlenmiştir. Ancak bir nesil başına koşma zamanı kategorisinde ABC'nin başarımı en yakın rakibi olan DE'ye göre iki kat daha hızlı olduğu sonucuna varılmıştır. Bu sonucu dayalı olarak ABC algoritmasının gerçek zaman gömülü sistem uygulamalarında işletiminin diğerlerine nazaran daha verimli olacağı değerlendirilmiştir.

Özet (Çeviri)

ABC algorithm is an up-to-date heuristic optimization method based on principles of honey bees behaviors in finding/gathering nectar from food sources in the nature. In this study, performance of the ABC algorithm is investigated on the problem of nonlinear dynamic systems modeling/ identification using ANFIS (Adaptive Neuro-Fuzzy Inference Systems) fuzzy inference model. Fort this investigation, five benchmark problems selected from the literature have been used.Each benchmark problem is identified /modeled with ANFIS which of parameters tuned by ABC. Obtained results for each benchmark have been comparatively examined with the results of PSO and DE popular and commonly used algorithms. According to the obtained results in this study, it is determined that performance of ABC algorithm is very close to performance of DE algorithm. However, it is concluded that performance of ABC in terms of run time per generation was two times better according to that of DE. Based on this conclusion, it is evaluated that operating of ABC algorithm in the application of real time embedded systems would be more efficient.

Benzer Tezler

  1. Guguk kuşu (CUCKOO) algoritması ile bulanık sistem optimizasyonu

    Fuzzy system optimization using CUCKOO algorithm

    PINAR ÖZKURT TUNA

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2014

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolBilecik Şeyh Edebali Üniversitesi

    Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. CİHAN KARAKUZU

  2. Dietary planning using multi objective evolutionary algorithmwith fuzzy preference integration

    Diyet planlama probleminin çok amaçlı evrimsel algoritmalara bulanık tercih entegrasyonu ile çözümü

    ORHAN BALCI

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2018

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Teknik Üniversitesi

    Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. AYŞE ŞİMA UYAR

  3. Nümerik tabu arama algoritması

    Numeric tabu search algorithm

    AHMET KAPLAN

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    2001

    Elektrik ve Elektronik MühendisliğiErciyes Üniversitesi

    Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    YRD. DOÇ. DR. ŞABAN ÖZER

    DOÇ. DR. ŞEREF SAĞIROĞLU

  4. Fil sürü optimizasyon algoritması kullanarak anfis parametrelerinin öğrenilmesi

    Learning anfis parameters using elephant herding optimization algorithm

    ŞEYMA DURAK

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2023

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolNecmettin Erbakan Üniversitesi

    Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DR. ÖĞR. ÜYESİ AYŞE MERVE ACILAR

  5. Learning of interval Type-2 fuzzy logic systems using big bang – big crunch optimization

    Aralık değerli Tip-2 bulanık sistemlerin büyük patlama – büyük çöküş optimizasyonuyla eğitilmesi

    CİHAN ÖZTÜRK

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2014

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Teknik Üniversitesi

    Kontrol ve Otomasyon Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    YRD. DOÇ. DR. ENGİN YEŞİL