Yarasa algoritmasının unımodal, multımodal ve kaydırılmış sayısal optimizasyon problemleri (CEC05) üzerinde geliştirilmesi
Modification of bat algorithm on unimodal, multimodal and shifted numeric optimization problems (also known as CEC05)
- Tez No: 353428
- Danışmanlar: DOÇ. DR. ECİR UĞUR KÜÇÜKSİLLE
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Computer Engineering and Computer Science and Control
- Anahtar Kelimeler: Optimizasyon, sezgisel algoritmalar, Yarasa Algoritması, Optimization, heuristic algorithms, Bat Algorithm
- Yıl: 2014
- Dil: Türkçe
- Üniversite: Süleyman Demirel Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: 125
Özet
Optimizasyon bir probleme en uygun çözümler üretebilme çabası olarak tanımlanabilmektedir. Optimizasyonun tarihteki izlerine II. Dünya Savaşı'nda rastlanmaktadır. O dönemde İngiliz Ordusu düşman güçlerini saf dışı bırakmak için ihtiyaç duydukları kaynakların kıtlığı ve bu kaynakların paylaşımı gibi problemler ile karşı karşıya kalmışlardır. İngilizler bu gibi problemlere bilimsel çözümler üretmesi için matematikçilerin oluşturduğu bir ekibe başvurmuşlardır. Bu ekip tarafından geliştirilen yöntemler, İngiltere'nin bu mücadeledeki hava savaşını kazanmasına önemli ölçüde vesile olmuştur. Bu olayda görüldüğü gibi optimizasyon metotları, insanların mevcut kaynakları belirli şartlar altında en iyi şekilde değerlendirme arayışlarından var olmuştur. Optimizasyon metotlarının önemli bir türü sezgisel algoritmalardır. Sezgisel algoritmalar genellikle doğadan ilham alınarak oluşturulmuş algoritmalardır. Örneğin Parçacık Sürü Optimizasyonu, kuş ya da balık sürülerinin sosyal davranışlarından esinlenmiştir. Yarasa Algoritması, yarasaların avlanma davranışlarına ve karanlık ortamlarda bile hareket edebilmelerine rehberlik eden ekolokasyon olarak bilinen bir özellikten ilham alınmış ve Yang tarafından 2010 yılında önerilmiş bir sezgisel algoritmadır. Bu çalışmada Yarasa Algoritmasının lokal ve global arama karakteristikleri üç farklı yöntem ile güçlendirilmiştir. Geliştirilen algoritmanın performansını ölçmek amacıyla, algoritma sırasıyla standart, karmaşık benchmark fonksiyonları ile üç adet kısıtlı gerçek hayat problemleri üzerinde test edilmiştir. Test kümesi üzerinden elde edilen sonuçlar, geliştirilen algoritmanın, önerilen algoritmaya göre daha iyi olduğunu göstermektedir. Ayrıca bu yöntem kısıtlı gerçek hayat problemleri üzerinde literatürdeki bir takım çalışmalar ile kıyaslanmış ve sonuçlar bu yöntemin literatürdeki çalışmalardan daha etkili olduğunu kanıtlamıştır.
Özet (Çeviri)
Optimization can be defined as the effort of generating solutions to a problem. The traces of the optimization can be seen in World War II. During the war, British army had faced to some problems of the scarceness and allocation of the sources to defeat numerous targets. The army had requested assistance from a team consisting of mathematicians to produce scientific solutions to these problems. The methods developed by the team were significantly instrumental in the winning of the Air Battle by Britain. As it is in this issue, the optimization methods have arisen from the ideally evaluation efforts of the existing sources of the humans under bounded circumstances. An important type of the optimization method is heuristic algorithms. Heuristic algorithms are generally proposed by inspiration of the nature. For instance, Particle Swarm Optimization has been inspired by the social behavior of fish schooling or bird flocking. Bat Algorithm is a heuristic algorithm proposed by Yang in 2010 and has been inspired from a property, named echolocation, which guides the bats on their hunting behavior and movements even in complete darkness. In this thesis, local and global search characteristics of Bat Algorithm are improved through three different methods. To validate the performance of the improved algorithm, standard, complicated benchmark test functions and constrained real-world problems are utilized, respectively. The results obtained by these test sets reveal that improved algorithm is better than the standard one. Furthermore, the method proposed in this thesis is compared with the studies in the literature on real-world problems and it is proved that this method is more effective than the studies belonging to the literature on such kind of the problems.
Benzer Tezler
- Yarasa algoritması kullanarak yapay sinir ağlarının eğitilmesi
Training artificial neural networks using bat optimization algorithm
LUBNA LUAY KAMAL KAMAL
Yüksek Lisans
Türkçe
2018
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolSelçuk ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. HALİFE KODAZ
- Use of artificial intelligence optimization algorithms in the inversion of geophysical data
Yapay zeka optimizasyon algoritmalarının jeofizik verilerin ters çözümünde kullanılması
SEÇİL TURAN KARAOĞLAN
Doktora
İngilizce
2023
Jeofizik MühendisliğiDokuz Eylül ÜniversitesiJeofizik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. GÖKHAN GÖKTÜRKLER
- A solution approach for alternative subgraphs assembly line balancing problem
Alternatif altgrafik montaj hattı dengeleme problemi için bir çözüm yaklaşımı
ÜMMÜHAN PALAMUT
Yüksek Lisans
İngilizce
2021
Endüstri ve Endüstri MühendisliğiDokuz Eylül ÜniversitesiEndüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. ŞENER AKPINAR
- Doğadan esinlenen ve ses yankısına dayalı çözüm arama algoritması ile belge kümeleme
Document clustering with a nature-inspired and echolocation based search algorithm
SİNEM BÜYÜKSAATÇI
Doktora
Türkçe
2015
Endüstri ve Endüstri Mühendisliğiİstanbul ÜniversitesiEndüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. ŞÜKRÜ ALP BARAY
- Sosyal örümcek algoritmasının sürekli ve ayrık optimizasyon problemlerinde performans iyileştirmeleri
Performance improvements of social spider algorithm in continuous and discrete optimization problems
EMİNE BAŞ
Doktora
Türkçe
2020
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolKonya Teknik ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. ERKAN ÜLKER