Geri Dön

Visual design using genetic programming

Genetik programlama ile görsel tasarım

  1. Tez No: 373949
  2. Yazar: GÖZDE BAL
  3. Danışmanlar: PROF. DR. SÜLEYMAN SEVİNÇ
  4. Tez Türü: Yüksek Lisans
  5. Konular: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Computer Engineering and Computer Science and Control
  6. Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
  7. Yıl: 2014
  8. Dil: İngilizce
  9. Üniversite: Dokuz Eylül Üniversitesi
  10. Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
  13. Sayfa Sayısı: 57

Özet

Bu makale evrimsel algoritmaların bir çeşidi olan genetik programlama kullanarak yeni görsel tasarımlar oluşturmak için geliştirilen yöntemi anlatıyor. Bu çalışma grafik tasarımcıların zevk ve isteklerini öğrenmesi yardımıyla, grafik tasarımcılarının vizyonunu geliştirmek ve yaratıcı kapasitelerini arttırmak için tasarlanmıştır. Tasarım bir dizi başlangıç desenleri (dizayn şablonları) ile başlıyor . Bu ilk desenlere çaprazlama (Crossover) işlemleri uygulanarak yeni, özgün ve kullanıcının isteğine uygun tasarımlar ortaya koymak amaçlanmaktadır. Ortaya çıkan tasarımlar değerlendirilir ve bunun sonucunda fitness değerlerine göre sınıflandırılır. Evrimsel süreci hayata geçirerek yeni tasarımlar yaratmak ve mühendislik süreçlerinde kullanmak için Pyhthon programlama dili kullanılmıştır. Bu çalışmada sınıflandırma için bir veri madenciliği yöntemi olan yapay sinir ağları (neural networks) kullanılmıştır. Genetik algoritma yardımıyla yaratılan desenlerden birkaçı dizayner tarafından seçilerek, dizayn sürecine katılması saglanır. Artifical neural network seçilen desenler ile eğitilerek, tasarımcıların zevklerinin öğrenilmesi saglanırken aynı zamanda yaratıcılıklarının artması hedeflenmektedir.

Özet (Çeviri)

The aim of this study, presenting a methodology to generate new visual designs by using evolutionary algorithms, that is, genetic algorithms (GA). The resulting model is intended to increase the graphic designers' productivity and design options. A design session starts with a number of initial design patterns. New appropriate representations emerge as crossover operations are applied to these initial patterns. Emerging designs are assessed and classified based on fitness values. Python programming language is used to do processing and to simulate evolutionary processes. A classifier using Artificial Neural Network (ANN) learning model. Some of the images, which are created with the help of GA, are selected by designers. The ANN is trained using these images to learn more about the constraints of the design study. The resulting trained ANN is used to restrict the search space to a more relevant subspace.

Benzer Tezler

  1. Structural optimization of a trainer aircraft wing by using genetic algorithm

    Bir eğitim uçağı kanadının genetik algoritma kullanılarak yapısal optimizasyonu

    MUSTAFA KAĞAN ÇAKIR

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2008

    Makine MühendisliğiOrta Doğu Teknik Üniversitesi

    Makine Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. ERES SÖYLEMEZ

  2. Bir nehir sistemi için en uygun su kalitesi izleme ağının tasarımını genetik algoritma ve yapay sinir ağı kullanılarak gerçekleştirecek, web tabanlı bir yazılımın geliştirilmesi

    Development of a web-based software for realizing the optimal water quality monitoring network for a river system using genetic algorithm and artificial neural network

    AMIRALI VALIPOURYEKANI

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    2021

    Jeodezi ve FotogrametriKaradeniz Teknik Üniversitesi

    Harita Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. ÇETİN CÖMERT

  3. Tarihi ve kültürel gezi rota planlamasının metasezgisel algoritmalarla oluşturulması: Şanlıurfa ili örneği

    Creation of historical and cultural travel route planning using metaheuristic algorithms: An example of Şanlıurfa province

    MEHMET YETKİN

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2024

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolHarran Üniversitesi

    Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. İBRAHİM BERKAN AYDİLEK

  4. Çok makineli güç sisteminde açısal kararlılık analizi ve kontrolör parametre optimizasyonu

    Angular stability analysis and controller parameter optimization in multi-machine power system

    SERDAR EKİNCİ

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    2015

    Elektrik ve Elektronik Mühendisliğiİstanbul Teknik Üniversitesi

    Elektrik Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. AYŞEN DEMİRÖREN

  5. An algorithm aided design approach for using daylight in early phases of architectural design

    Mimari tasarımın erken evrelerinde gün ışığını kullanan algoritma destekli bir tasarım yaklaşımı

    MAHMUT CAN KOÇAK

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2019

    Mimarlıkİstanbul Teknik Üniversitesi

    Bilişim Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. SEMA ALAÇAM