Geri Dön

Ekstremum problemleri için gradyant tabanlı yaklaşım

Gradient based approach for extremum problems

PDF İndir

  1. Tez No: 374031
  2. Yazar: PERVİN ÇALIK
  3. Danışmanlar: YRD. DOÇ. DR. FIRAT EVİRGEN
  4. Tez Türü: Yüksek Lisans
  5. Konular: Matematik, Mathematics
  6. Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
  7. Yıl: 2014
  8. Dil: Türkçe
  9. Üniversite: Balıkesir Üniversitesi
  10. Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Matematik Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
  13. Sayfa Sayısı: 60

Özet

Optimizasyon verilen koşullar altında en iyi sonucun elde edilmesi işlemidir. Optimizasyonun temel bilimlerde ve mühendislik alanlarında birçok uygulaması mevcuttur. Bu uygulama alanlarındaki bir çok problemin çözümü çok zor hatta bazen imkansızdır. Fakat son zamanlarda matematik ve bilgisayardaki gelişmelerle birlikte birçok teknik geliştirilerek bu problemlerin çözümü araştırılmıştır. Bu tekniklerden bazıları gradyant tabanlı metodlar ve yapay sinir ağları (YSA)'dır. Özellikle YSA'lar insan beyni gibi tasarlandığı için optimizasyon problemlerinin çözümlerinde önemli bir popülerliğe sahiptir. Bu tezde ilk olarak optimizasyon ve YSA'lar hakkında genel bilgiler verilmiş olup, sonrasın da optimizasyon ve YSA'ların ortak kullanımı hakkında bilgiye yer verilmiştir. Son olarak, tezi son iki bölümünde, değiştirilmiş bariyer-genişletilmiş Lagrange metodu ve Hiperbolik ceza metodu hakkında temel tanım ve teoremlere ve sonrasında bu yöntemler ile modellenen gradyant tabanlı dinamik sistem yaklaşımına yer verilmiştir. Ayrıca bu yaklaşım ile bazı test problemleri modellenerek çözülmüştür. Bu yaklaşım YSA'lara adapte edilebilir.

Özet (Çeviri)

Optimization is a process that is aimed to obtain best results under the given conditions. Optimization has many applications area in fundamental sciences and engineering. Many problems in these areas are hard to solve, sometimes impossible. But, in the recent times by the improvements in the mathematics and computers, many techniques are developed to solve these kinds of problems. Some of these are gradient based methods and Artificial Neural Network's (ANN's). Especially ANN's have significant popularity in solving optimization problems for designing like human brain. Firstly, in this thesis some fundamental definitions and theorems about optimization theory and some literature about ANN's are given. In the following, we are given the connection between these two areas. Finally, in the last two chapters of the thesis, we are mentioned fundamental definitions and theorems about Modified Barrier and Augmented Lagrangian method and Hyperbolic Penalty method and then the gradient based dynamical system approach which was modeled by these methods is given. Furthermore some test problems are modeled and solved with this approach. This approach can be adapted to the ANN's.

Benzer Tezler

  1. Tez No

    688170

    Balina optimizasyonu algoritması ve rastgele alt uzaylar temelli eksik veri tamamlama yöntemleri

    Missing data imputation methods based on whale optimization algorithm and random subspaces

    ZELİHA ERGÜL AYDIN

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    2021

    Endüstri ve Endüstri MühendisliğiEskişehir Teknik Üniversitesi

    Endüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. ZEHRA KAMIŞLI ÖZTÜRK

  2. Tez No

    739274

    Makine öğrenmesi yöntemleriyle rüzgâr santrali üretim tahmini

    Wind power forecasting with machine learning methods

    MEHMET ALİ YELGEÇ

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2022

    Elektrik ve Elektronik MühendisliğiIsparta Uygulamalı Bilimler Üniversitesi

    Elektrik ve Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. OKAN BİNGÖL

  3. Tez No

    801070

    Increasing firm's efficiency with machine learning algorithms: An application in the logistics industry

    Makine öğrenmesi algoritmalarıyla işletmelerin verimliliğinin artırılması: Lojistik sektöründe bir uygulama

    EGEMEN ÇEKİÇ

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2023

    İşletmeMarmara Üniversitesi

    İşletme (İngilizce) Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. BERİL DURMUŞ

  4. Tez No

    827860

    Derin öğrenme ve büyük veri analitiği yöntemleriKullanarak Covid-19 yayılımının ileriye dönük tahmini

    Forecasting the spread of covid-19 using deep learning and big data analytics methods

    CYLAS KIGANDA

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2023

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolGazi Üniversitesi

    Bilgisayar Bilimleri Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. MUHAMMET ALİ AKCAYOL

  5. Tez No

    432921

    Varyasyon hesabı problemlerinin çözüm metodları üzerine

    Variations of calculation methods of the solution of the problem

    AHMET SERDAR BAYKAL

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2016

    MatematikBozok Üniversitesi

    Matematik Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. MAMMAD MUSTAFAYEV

Geri Dön