Yapay arı koloni algoritması kullanılarak çokgensel güven bölgesinin belirlenmesi ve maden ocaklarına uygulanması
Determining polygonal confidence zone with artificial bee colony algorithm and an application in mines
- Tez No: 365231
- Danışmanlar: YRD. DOÇ. DR. ORHAN KESEMEN
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: İstatistik, Statistics
- Anahtar Kelimeler: İki Değişkenli Güven Bölgesi, Yapay Arı Koloni Algoritması, Çok Amaçlı Optimizasyon, Açık Maden Ocakları, Bivariate Confidence Zone, Artificial Bee Colony Algorithm, Multi-Objective Optimization, Open Pit Mines
- Yıl: 2014
- Dil: Türkçe
- Üniversite: Karadeniz Teknik Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: İstatistik ve Bilgisayar Bilimleri Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: 66
Özet
Bu çalışmada, tek değişkenli olasılık fonksiyonlarında kullanılan güven bölgesi kavramının iki değişkenli olasılık yoğunluk fonksiyonuna genelleştirilmesi yapılmıştır. İki değişkenli olasılık fonksiyonlarında güven sınırları çokgensel yaklaşım ile ortaya konmuştur. Çokgensel bölgeyi belirlemek için Doğru Tabanlı Yapay Arı Koloni algoritması kullanılmıştır. Bu algoritmada, çokgensel bölge rastgele örnekler yardımıyla üçgenlere ayrılarak üçgenlerin sınırları üzerinde ardışık rastgele noktalar seçilmektedir. Bu noktaların birleşmesi ile bir çokgensel bölge oluşturulmaktadır. Daha sonra bu bölge iyileştirilerek istenen güven düzeyinde en dar bölge seçilmektedir. Geliştirilen yöntem, işletilecek bölgenin otomatik olarak belirlenmesinde kullanılmıştır. Bunun için yapay sondaj verileri kullanılmış, bu veriler iki değişkenli olasılık değerlerine benzetilerek çözüme gidilmiştir.
Özet (Çeviri)
In this study, confidence zone concept used in univariate probability functions is generalized to bivariate probability density function. Borders of confidence zone in bivariate probability functions were set forth by using polygonal approach. Line based artificial bee colony algorithm was used to determine polygonal area. In this method, polygonal area was triangulated by using random samples as first step, then sequential random points were selected on the borders of triangles. A polygonal area was created by assembling these points. In the next step, this zone was improved and minimum area was selected which has desired confidence level. Developed method was used for determination of mining zones automatically by using artificial drilling data. Solution was formed with simulation of artificial drilling data to bivariate probability values.
Benzer Tezler
- Yapay arı koloni algoritması kullanılarak 3 boyutlu çelik yapıların optimum tasarımı
Optimum design of three-dimensional steel structures using artificial bee colony algorithm
ÖZER SEVİM
Yüksek Lisans
Türkçe
2013
İnşaat MühendisliğiAksaray Üniversitesiİnşaat Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. MUSTAFA SÖNMEZ
- Yapay arı koloni algoritması kullanılarak çeyrek ayna süzgeç bankası tasarımı
Quadrature mi̇rror filter design by using artificial bee colony algorithm
TÜRKER KOZA
Doktora
Türkçe
2019
Elektrik ve Elektronik MühendisliğiErciyes ÜniversitesiElektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. NURHAN KARABOĞA
- Yapay arı koloni algoritması kullanılarak çok katmanlı mikrodalga soğurucu özellikli kalkanlayıcı beton tasarımı
Using artificial bee colony algorithm shielding concrete design with multilayer microwave absorber
KEMAL SARI
Yüksek Lisans
Türkçe
2021
Elektrik ve Elektronik MühendisliğiKaramanoğlu Mehmetbey ÜniversitesiElektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. ABDURRAHİM TOKTAŞ
- Yapay arı koloni algoritması kullanılarak diyabetik retinopati hastalığının tespiti
Diagnosis of diabetic retinopathy by using artificial bee colony algorithm
HÜSEYİN EMRE CIKIT
Yüksek Lisans
Türkçe
2019
Mekatronik MühendisliğiErciyes ÜniversitesiMekatronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ MEHMET BAHADIR ÇETİNKAYA
- Yapay arı koloni algoritması kullanılarak iki boyutlu sayısal süzgeçlerin tasarımının incelenmesi ve geliştirilmesi
Examination and improving of two dimensional digital filters design by using artificial bee colony algorithm
SERDAR KOÇKANAT
Doktora
Türkçe
2015
Elektrik ve Elektronik MühendisliğiErciyes ÜniversitesiElektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. NURHAN KARABOĞA