Metaheuristic optimization algorithms for solving multiobjective economic dispatch problem
Çoklu amaçlı ekonomik emisyon yük dağıtımı probleminin üstsezgisel optimizasyon algoritmaları ile çözümü
- Tez No: 410636
- Danışmanlar: YRD. DOÇ. DR. GÜLESER KALAYCI DEMİR
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Elektrik ve Elektronik Mühendisliği, Enerji, Computer Engineering and Computer Science and Control, Electrical and Electronics Engineering, Energy
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2015
- Dil: İngilizce
- Üniversite: Dokuz Eylül Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Mekatronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: Belirtilmemiş.
Özet
Bu tezde, Artificial Cooperative Search (ACS) algoritması ile Quadratic Approximation (QA) operatörü, değişik üretim ünitelerinden oluşan çoklu amaçlı Ekonomik Emisyon Yük Dağıtımı (EEYD) probleminin çözümü için birleştirilmiştir. Bir habitattaki av-avcı ilişkisine dayalı, Sürü Zekası (SZ) tabanlı üstsezgisel bir optimizasyon algoritması olan ACS, global arama konusunda etkilidir ama önemli bölgeleri aramada iyi performans gösterememektedir. Bir diğer yandan, D-boyutlu bir uzaydaki üç noktanın üzerinden geçen bir kuadratik süperuzayın minimumunu bulan ve türev tabanlı olmayan QA operatörü efektif bir yerel arama algoritmasıdır. Bu tezde de önerildiği gibi, çoklu amaçlı EEYD problemlerini hibritleştirilmiş ACS-QA algoritması ile çözmek, daha kesin sonuçlara daha az fonksiyon değerlendirilmesi ile ulaşılmasını sağlar. Ayrıca, problemdeki çoklu amaçlılık, Ağırlıklı Toplam Metodu (ATM) ile problemi tek amaçlı hale dönüştürerek ele alınmıştır. ACS-QA algoritmasının etkinliği, ACS-QA ile literatürdeki diğer farklı algoritmaları, altı farklı kıyaslamalı optimizasyon problemlerine uygulanıp karşılaştırılarak test edilmiştir. Sonra, önerilen ACS-QA ve ACS algoritmaları değişik üretim ünitelerinden oluşan çoklu amaçlı EEYD problemine uygulanmıştır. Sonuçlar, literatürde yer alan farklı üstsezgisel optimizasyon algoritmalarının uygulanıp elde edilen sonuçlar ile karşılaştırılmıştir. İki çalışma da göstermiştir ki, ACS-QA algoritması daha kesin sonuçları daha az fonksiyon değerlendirmesi yapmasına rağmen bulmuştur.
Özet (Çeviri)
In this thesis, Artificial Cooperative Search (ACS) algorithm is incorporated with the Quadratic Approximation (QA) operator to solve the multiobjective Economic Emission Load Dispatch (EELD) problems with different generation units. ACS is a Swarm Intelligence (SI)-based metaheuristic algorithm, based on the interaction between prey and predator organisms in a habitat, is effective at global search; however, it does not perform so well at exploring promising regions. QA operator, on the other hand, is a non-derivative-based efficient local search method that finds the minimum of a quadratic hyperspace passing through three points in a D-dimensional space. Solving the EELD problems with the hybridized ACS-QA algorithm, as being proposed in the present thesis, leads to more accurate results with fewer function evaluations. Also, multiobjectivity of the problem is handled by transforming it into a single-objective problem by using the Weighted Sum Method (WSM). The efficiency of the proposed ACS-QA algorithm is tested in comparison to the algorithms existing in literature by implementing it on six different benchmark optimization problems. Afterwards, the proposed ACS-QA algorithm and the ACS algorithm are implemented on multiobjective EELD problems with different generation units. The results are compared with the solutions in literature utilizing different metaheuristic optimization algorithms. Both studies firmly showed that the ACS-QA algorithm is able to find more accurate results even though it uses fewer function evaluation calls.
Benzer Tezler
- Nature-inspired evolutionary algorithms and a model proposal
Doğadan esinlenen evrimsel algoritmalar ve bir model önerisi
GÜLİN ZEYNEP ÖZTAŞ
- Mekansal analiz teknikleri ile çok kriterli karar verme yaklaşımı kullanılarak raylı sistem güzergah analizi
Rail system route analysis using multi criteria decision making with spatial analysis techniques
BERNA ÇALIŞKAN
Doktora
Türkçe
2023
Ulaşımİstanbul Teknik Üniversitesiİnşaat Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. ALİ OSMAN ATAHAN
- Çok amaçlı optimizasyon algoritmalarının tasarımı için kümeleme esaslı yeni bir arşiv indirgeme yönteminin geliştirilmesi ve uygulanması
Development and application of a new clustering-based archive reduction method for the design of multi-objective optimization algorithms
MUSTAFA AKBEL
Yüksek Lisans
Türkçe
2024
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolKaradeniz Teknik ÜniversitesiYazılım Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. HAMDİ TOLGA KAHRAMAN
- Metasezgisel algoritmalar kullanılarak optimal güç akışı probleminin çözümü
Solving the optimal power flow problem using metaheuristic algorithms
AHMET NUMAN KOCACIK
Yüksek Lisans
Türkçe
2025
Elektrik ve Elektronik MühendisliğiKocaeli ÜniversitesiElektrik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. MEHMET ZEKİ BİLGİN
- Meta-sezgisel algoritma tabanlı benzerlik kılavuzlu retinex modeli ile düşük ışıklı görüntü iyileştirme
Low-light image enhancement with a meta-heuristic algorithm based similarity guided retinex model
ABDÜLMUTTALİP ÖZTÜRK
Doktora
Türkçe
2026
Elektrik ve Elektronik MühendisliğiDüzce ÜniversitesiElektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. FERZAN KATIRCIOĞLU
