Geri Dön

Çok amaçlı optimizasyon problemlerine çekicilik fonksiyonu yaklaşımı

Desirability function approach to multiobjective optimization problems

  1. Tez No: 410361
  2. Yazar: GÖKÇE BAYSAL
  3. Danışmanlar: PROF. DR. İPEK DEVECİ KOCAKOÇ
  4. Tez Türü: Doktora
  5. Konular: Ekonometri, Econometrics
  6. Anahtar Kelimeler: Çok Amaçlı Optimizasyon, Çekicilik Fonksiyonu, Evrimsel Algoritmalar, Multiobjective Optimization, Desirability Function, Evolutionary Algorithms
  7. Yıl: 2015
  8. Dil: Türkçe
  9. Üniversite: Dokuz Eylül Üniversitesi
  10. Enstitü: Sosyal Bilimler Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Ekonometri Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Ekonometri Bilim Dalı
  13. Sayfa Sayısı: 136

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

  1. New approaches to desirability functions by nonsmooth and nonlinear optimization

    Çekicilik fonksiyonlarına pürüzlü ve doğrusal olmayan optimizasyon yöntemleri ile yeni yaklaşımlar

    BAŞAK AKTEKE ÖZTÜRK

    Doktora

    İngilizce

    İngilizce

    2010

    Endüstri ve Endüstri MühendisliğiOrta Doğu Teknik Üniversitesi

    Bilimsel Hesaplama Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. GERHARD WİLHELM WEBER

    PROF. DR. GÜLSER KÖKSAL

  2. 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

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    1997

    İşletmeDokuz Eylül Üniversitesi

    Ekonometri Ana Bilim Dalı

    DOÇ.DR. LEVENT ŞENYAY

  3. 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

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2023

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolGazi Üniversitesi

    Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DR. ÖĞR. ÜYESİ TUBA ÇAĞLIKANTAR

  4. Some optimal control problems in electric vehicles

    Elektrikli araçlarda bazı optimal kontrol problemleri

    KENAN AHISKA

    Doktora

    İngilizce

    İngilizce

    2016

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolOrta Doğu Teknik Üniversitesi

    Elektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. MEHMET KEMAL LEBLEBİCİOĞLU

    PROF. DR. MUSTAFA KEMAL ÖZGÖREN

  5. Ürün bileşeni karakteristiğine dayalı tedarikçi segmentasyonuna yönelik metodoloji tasarımı

    Methodology design for supplier segmentation based on product component characteristics

    AHMET SELÇUK YALÇIN

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    2024

    Endüstri ve Endüstri Mühendisliğiİstanbul Teknik Üniversitesi

    Endüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. EMRE ÇEVİKCAN