Doğrusal ve doğrusal olmayan sistemlerin yapay arı kolonisi algoritması kullanılarak modellenmesi
Modelling of linear and non-linear systems by using artificial bee colony algorithm
- Tez No: 377185
- Danışmanlar: PROF. DR. ŞABAN ÖZER
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Elektrik ve Elektronik Mühendisliği, Electrical and Electronics Engineering
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2014
- Dil: Türkçe
- Üniversite: Erciyes Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Elektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: 130
Özet
Bu tez çalışmasında doğrusal parametrik, doğrusal olmayan parametrik ve doğrusal olmayan gerçek sistemlerin modellenmesi amacıyla yapay arı kolonisi (YAK) algoritması, genetik algoritma (GA) ve klonal seçme algoritması (KSA) kullanılmıştır. Bu amaçla doğrusal ve doğrusal olmayan parametrik sistemler ile doğrusal olmayan gerçek sistemlerin parametre tahminleri, önerilen modeller doğrultusunda yapılmış, sonuçlar birbiri ile karşılaştırılmış ve algoritmaların performansları incelenmiştir. Giriş bölümünde tezin konusu, amacı işlenmiş, birinci bölümde ise modelleme ile ilgili genel bilgiler ve literatür çalışmasına yer verilmiştir. İkinci bölümde çalışmada kullanılan yöntem ve doğrusal olan sistemler ile doğrusal olmayan sistemler için modelleme kavramı üzerinde durulmuş, sistemlerin modellendirilmesinde kullanılan modelleme yapıları incelenmiş, YAK algoritması, GA ve KSA hakkında bilgiler verilmiştir. Üçüncü bölümde, örnek uygulamalara yer verilmiş, sonuçlar tablolar ve şekiller halinde sunulmuştur. Son bölümde de elde edilen sonuçlar değerlendirilip yapılacak olan çalışmalar için önerilerde bulunulmuştur.
Özet (Çeviri)
In this thesis, linear parametric systems, non-linear parametric systems and non-linear real systems were aimed to model by using Artificial Bee Colony (ABC) Algorithm, Genetic Algorithm (GA) and Clonal Selection Algorithm (CSA). For this reason, linear and non-linear parametric systems as well as non-linear real system parameter estimation were performed based on proposed models and the results were compared with one another. The purpose of the thesis was introduced in the introduction while general information about modelling and related literature review was presented in the first chapter. The second chapter focused on the method used in the study and the construct of modelling for the linear and non-linear parametric systems. It also examined modelling structures used in the modelling systems as well as providing information about ABC algorithm, GA and CSA. In the third chapter, the results were presented in the tables and figures. Also, some applied examples was provided in this chapter. In the last chapter, the obtained results have been evaluated and recommendations have been provided for the further studies.
Benzer Tezler
- Sezgisel arama algoritma tabanlı bulanık sistem optimizasyonu
Fuzzy system optimization based on heuristic search algorithm
ÖZLEM YILDIRIM
Yüksek Lisans
Türkçe
2012
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolBilecik Şeyh Edebali ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
YRD. DOÇ. DR. CİHAN KARAKUZU
- Yapay zekâ yöntemleriyle termoelektrik modülün kontrolü
Control of thermoelectric module with artificial intelligence methods
TUFAN KOÇ
Doktora
Türkçe
2024
Elektrik ve Elektronik MühendisliğiMilli Savunma ÜniversitesiElektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ NEVRA BAYHAN
PROF. DR. SEDAT BALLIKAYA
- Doğadan esinlenen optimizasyon algoritmaları kullanarak top dengeleme düzeneği için PID tabanlı optimal kontrolcü tasarımı
PID-based optimal controller design for ball balance using nature-inspired optimization algorithms
MAHMUT GÖKHAN TURGUT
Yüksek Lisans
Türkçe
2021
Elektrik ve Elektronik MühendisliğiAnkara ÜniversitesiElektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. ÖKKEŞ TOLGA ALTINÖZ
- Bulanık model parametrelerinin belirlenmesinde yapay arı kolonisi algoritmasının performansının incelenmesi
Investigation of artificial bee colony algorithm performance in determination of fuzzy model parameters
MEHMET KONAR
Doktora
Türkçe
2017
Elektrik ve Elektronik MühendisliğiErciyes ÜniversitesiElektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. AYTEKİN BAĞIŞ
- Elektrik güç sistem harmoniklerinin yapay arı kolonisi algoritmasıyla kestirimi
Estimation of electric power system harmonics with artificial bee colony algorithm
İSMAİL MERT BÜTÜN
Yüksek Lisans
Türkçe
2021
Elektrik ve Elektronik MühendisliğiBaşkent ÜniversitesiElektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. HAMİT ERDEM