Çok amaçlı optimizasyon problemlerine çekicilik fonksiyonu yaklaşımı
Desirability function approach to multiobjective optimization problems
- Tez No: 410361
- Danışmanlar: PROF. DR. İPEK DEVECİ KOCAKOÇ
- Tez Türü: Doktora
- Konular: Ekonometri, Econometrics
- Anahtar Kelimeler: Çok Amaçlı Optimizasyon, Çekicilik Fonksiyonu, Evrimsel Algoritmalar, Algoritmalar, Optimizasyon, Optimizasyon problemi, Çekicilik, Çok amaçlı programlama, Çok kriterli optimizasyon, Multiobjective Optimization, Desirability Function, Evolutionary Algorithms, Algorithms, Optimization, Optimization problem, Attractiveness, Multiobjective programming, Multi criteria optimization
- Yıl: 2015
- Dil: Türkçe
- Üniversite: Dokuz Eylül Üniversitesi
- Enstitü: Sosyal Bilimler Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Ekonometri Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Ekonometri Bilim Dalı
- Sayfa Sayısı: Belirtilmemiş.
Özet
Gerçek hayatta karşılaşılan karar verme problemleri, genellikle çok sayıda amacın aynı anda çözülmesini gerektirmektedir. Bu durum çok amaçlı optimizasyonun kapsamında incelenmektedir. Çok amaçlı optimizasyonun çözüm yöntemlerinin ulaştığı Pareto-optimal küme olarak isimlendirilen optimum çözüm kümesi, bir tek çözüm noktası yerine problemin verilen aralıktaki tüm en iyi çözümlerini içermektedir. Günümüzde evrimsel algoritmaların çözüm yöntemlerine dahil edilmesiyle ulaşılan Pareto-optimal çözüm kümesi, karar vericiye problemin uygun çözüm noktalarının çok büyük bir kümesini sunmaktadır. Bu durum karar verici için kararın doğru ve hassas bir şekilde alınmasını sağlarken, aynı zamanda bu yüksek hacimli kümeden seçilecek doğru noktanın belirlenmesi problemini de beraberinde getirmektedir. Bu çalışmanın amacı, bu seçim probleminde karar vericiye yardımcı olacak bir yöntem önermektir. Bu çalışmada, istatistikte çoklu cevap yüzeyi analizinde kullanılan çekicilik fonksiyonunun, çok amaçlı optimizasyon problemlerine uyarlanmasıyla elde edilen yeni bir çözüm yaklaşımı önerilmektedir. Bu yeni yöntem, öncelikle çok amaçlı optimizasyon literatüründen seçilen test fonksiyonlarının ve gerçek uygulama problemlerinin evrimsel algoritmalarla çözümünden elde edilen Pareto-optimal kümeler içinden uygun noktanın seçilmesi amacıyla kullanılmıştır. Gerek test problemleri, gerekse gerçek problemlerden elde edilen sonuçlar göstermiştir ki, önerilen uyarlanmış-çekicilik fonksiyonu, problemlerin çok amaçlı evrimsel optimizasyon çözümüyle hesaplanan Pareto-optimal kümesi içinden uygun bir noktanın bulunmasını sağlamıştır. Özellikle bu yöntemle, kısıt denklemlerini içeren gerçek uygulama problemlerinde, Pareto-optimal küme sınırları içinde, ancak evrimsel algoritmalı çözümün ulaşamadığı daha iyi çözüm noktasına ulaşılabilmiştir. Uyarlanmış-çekicilik fonksiyonu olarak adlandırılabilecek bu yeni yöntem, evrimsel algoritmalı çok amaçlı optimizasyon yöntemlerine alternatif değil, bu yöntemlerle birlikte kullanılarak karar vericiye, karar sürecinde destek sağlaması amacıyla önerilmektedir.
Özet (Çeviri)
Decision problems in real world applications, generally require simultaneous solutions of a number of objectives. Multi-objective optimization is related to this kind of problems. Optimum solution set, so-called Pareto-optimal set, which is found by multi-objective optimization methods, consists of a set of the best solutions in a given domain instead of only one solution point. Recently, multiobjective evolutionary optimization methods, developed by using evolution strategies in biology and multiobjective optimization algorithms together, make a significant contribution on Pareto-optimal solution set of the problem. Whereas these solution methods provide a hypervolume-set allowing decision makers to have a correct and proper choice, at the same time they cause a selection problem of determining the best point as a solution in this set. The aim of the thesis is to recommend a method supporting decision maker on this selection problem. A new solution approach, found by desirability functions used in multi-response surface analysis in statistics, is adapted to multiobjective optimization problems. This new method, adapted-desirability function method, is applied on hypervolume Pareto-optimal sets of test functions and real world problems in literature. Results show that adapted-desirability function provides help in selecting an optimum point in Pareto-optimal set. Especially, this method reaches a better solution point than that of Pareto-optimal set in constrained case. The adapted-desirability function is suggested as a method to be used together with multiobjective optimization by evolutionary algorithms as a support for decision makers instead of an alternative method to it.
Benzer Tezler
- New approaches to desirability functions by nonsmooth and nonlinear optimization
Çekicilik fonksiyonlarına pürüzlü ve doğrusal olmayan optimizasyon yöntemleri ile yeni yaklaşımlar
BAŞAK AKTEKE ÖZTÜRK
- Fake news classification using machine learning and deep learning approaches
Makine öğrenimi ve derin öğrenme yaklaşımlarını kullanarak sahte haber sınıflandırması
SAJA ABDULHALEEM MAHMOOD AL-OBAIDI
- Cevap yüzeyi yöntemlerinin süreç iyileştirme amacı ile kullanılması üzerine bir araştırma
An investigation on the use of response surface methods for process improvement
CENK ÖZLER
- Bazı esterlerin kinetik incelenmesi ve termodinamik parametrelerin belirlenmesi
Kinetic study and detesmination of thermodnamic parameters of some esters
İBRAHİM TAŞ
