Geri Dön

Yapay arı koloni programlama (ABCP) yöntemlerinin geliştirilmesi ve sembolik regresyon problemlerine uygulanması

Developing new artificial bee colony programming (ABCP) methods and symbolic regression applications

  1. Tez No: 416898
  2. Yazar: BEYZA GÖRKEMLİ
  3. Danışmanlar: PROF. DR. DERVİŞ KARABOĞA
  4. Tez Türü: Doktora
  5. Konular: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Computer Engineering and Computer Science and Control
  6. Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
  7. Yıl: 2015
  8. Dil: Türkçe
  9. Üniversite: Erciyes Üniversitesi
  10. Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
  13. Sayfa Sayısı: 169

Özet

Regresyon analizi, bağımlı ve bağımsız değişkenler arasındaki ilişkinin modellenmesini yani, fonksiyonel olarak açıklanmasını amaçlayan istatiksel bir metodolojidir. Klasik regresyon yöntemlerinde bir kaba ön modele ihtiyaç vardır. Sembolik regresyon ise sistemlerin modellenmesinde bağımlı ve bağımsız değişkenler arasındaki ilişkinin, analist ön görüsü ile belirlenecek bir kaba ön model olmadan ortaya koyulması ile ilgilenen bir problemdir. Bu problemin çözümünde genellikle genetik programlama benzeri otomatik programlama yöntemleri kullanılmaktadır. Bunlardan bazıları karınca programlama, yapay bağışıklık sistemi programlama ve klon seçim programlamadır. Bu tez çalışmasında, yapay arı kolonisi (artificial bee colony-ABC) algoritmasına dayalı otomatik programlama yöntemleri geliştirilmiş ve çeşitli sembolik regresyon problemlerine uygulamaları gerçekleştirilmiştir. Yapay arı koloni programlama (artificial bee colony programming-ABCP) algoritmaları olarak adlandırılan bu yöntemler ABCP, hızlı ABCP, anlamsal ABCP ve hızlı anlamsal ABCP'dir. Bu yöntemlerin performanslarını görmeye ve artırmaya yönelik çalışmalar yapılmış, sonuçları literatürde yer alan rakip yöntemlerin sonuçları ile kıyaslanmıştır. Ayrıca, ABCP ile inşaat mühendisliği alanında yer alan bir problem çözülmüştür. Bu kapsamda, İç Anadolu Bölgesi için önerilmiş bir standartlaştırılmış şiddet-süre-frekans ilişki verisine analitik model uydurulmasına dair çalışmalar yapılmıştır. Çalışmalarda elde edilen sonuçlar yapay arı kolonisine dayalı otomatik programlama yönteminin sembolik regresyon problemlerinde kullanılabilecek nitelikte olduğunu göstermiştir.

Özet (Çeviri)

Regression analysis is a statistical methodology that aims to model the relationship between dependent and independent variables so that, aims to explain this relationship functionally. Classical regression methods require rough pre-models. Symbolic regression is a problem which tries to model the relation between dependent and independent variables without a rough pre-model determined by an analyst. Generally, automatic programming methods like genetic programming are used to solve this problem. Some of them are ant programming, artificial immune system programming and clone selection programming. In this PhD thesis, new automatic programming methods based on artificial bee colony (ABC) algorithm are proposed and these methods are applied to various symbolic regression problems. These methods called artificial bee colony programming (ABCP) algorithms are ABCP, quick ABCP, semantic ABCP and quick semantic ABCP. In order to see and improve the performance of these methods some studies are carried out and their results are compared with the results of other well-known methods in the literature. Furthermore, one of the problems related to civil engineering field is solved by using ABCP; studies on fitting an analytical model to standardized intensity-duration-frequency relationship data of Inland Anatolia Region. The results obtained from the thesis studies showed that the automatic programming method based on artificial bee colony is capable of being used in symbolic regression problems.

Benzer Tezler

  1. Makine öğrenmesi uygulamalarında yapay arı koloni programlama temelli yeni yöntemlerin geliştirilmesi

    Development of new methods based on artificial bee colony programming in machine learning applications

    SİBEL ARSLAN

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    2019

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolErciyes Üniversitesi

    Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. CELAL ÖZTÜRK

  2. Yapay arı koloni programlama (ABCP) yöntemi ile robotik yol planlama

    Robotic path planning with artificial bee colony programming (ABCP) method

    FATEH BOUDARDARA

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2019

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolErciyes Üniversitesi

    Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DR. ÖĞR. ÜYESİ BEYZA GÖRKEMLİ

  3. Kalabalık tahliyesi için etmen tabanlı simülasyon ile elde edilen veriler üzerinde yapay arı koloni programlama tabanlı sembolik regresyon çalışması

    Symbolic regression study based on artificial bee colony programming on data obtained by agent based simulation for crowd evacuation

    İBRAHİM ŞAHAN

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2022

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolErciyes Üniversitesi

    Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DR. ÖĞR. ÜYESİ BEYZA GÖRKEMLİ

  4. Transfer öğrenme kullanılarak yapay arı koloni programlama

    Artificial bee colony algoritm using transfer learning

    ELİF BOZOĞULLARINDAN

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2019

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolErciyes Üniversitesi

    Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. CELAL ÖZTÜRK

  5. Web tabanlı yapay arı koloni programlama yazılımının geliştirilmesi

    Developing web based artificial bee colony programming software

    CEYLAN BOZOĞULLARINDAN

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2018

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolErciyes Üniversitesi

    Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. CELAL ÖZTÜRK