Parçacık sürüsü optimizasyonu algoritmasının başarım analizi
Performance analysis of particle swarm optimization algorithm
- Tez No: 421352
- Danışmanlar: YRD. DOÇ. DR. MÜCAHİT KANİ ÜNER
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Elektrik ve Elektronik Mühendisliği, Electrical and Electronics Engineering
- Anahtar Kelimeler: En iyi konum, global konum, eylemsizlik hareketi, bilişsel hareket, sosyal hareket, erken yakınsama, öz uyarlamalı PSO (SAPSO), Particle best position, global position, inertia movement, cognitive movement, social movement, premature convergence, self-adaptive PSO (SAPSO)
- Yıl: 2015
- Dil: Türkçe
- Üniversite: Hacettepe Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Elektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: 131
Özet
Bu çalışmada Parçacık Sürüsü Optimizasyonu (PSO) algoritmasının yapısı, algoritmanın temeli olan hız ve hareket denklemleri, çalışma prensibi, PSO'da kullanılan parametrelerin etkisi ve çok değişkenli karmaşık problemlerin çözümündeki başarım analizi incelenmiştir. PSO algoritmasının yapısı kısmında, algoritmanın temel yapısı, sürü içerisindeki canlıların (parçacıkların) komşularıyla iletişimin nasıl sağlandığı ve algoritmada kullanılan parametreler ile bu parametrelerin hangi değerlerde seçilmeleri gerektiği araştırılmıştır. Hız ve hareket denklemleri kısmında ise, sürü içerisindeki her bir canlının hangi yönde ve ne miktarda hareket etmesi gerektiğini hesaplayan hız ve hareket denklemleri incelenmiştir. Tek değişkenli ve iki değişkenli uzayda, PSO algoritmasının çalışma prensibi gösterilmiştir. Ayrıca bazı çok değişkenli karmaşık problemlerin çözümünde PSO'nun başarım analizi de yapılmıştır. PSO algoritmasında kullanılan parametrelerin, farklı değerlerde seçilmelerinin algoritmanın performansını nasıl etkilediği araştırılmıştır. Ayrıca, parçacıkların komşuları ile ilişkilerinde, farklı iletişim modelleri incelenmiştir.
Özet (Çeviri)
In this thesis, Particle Swarm Optimization (PSO), the structure of PSO algorithm, the velocity and movement equations that form basis of the algorithm, working principle, effects of parameters used in PSO and performance analysis of the algorithm in solving multi-variable complex problems are investigated. The analysis of the structure of PSO algorithm part consists of basic structure of the algorithm, the communication process of the living beings (particles) in the swarm with their neighbors, the parameters used in algorithm and the selection of these suitable parameter values. In the velocity and movement equations part, the direction and quantity of the movement necessary for each particle in the swarm is investigated. In single variable and two variable spaces, working principle of PSO algorithm is demonstrated. Moreover, performance analysis of the algorithm in solving some multivariable complex problems is carried out. The effects of selecting miscellaneous parameter values on the performance of the algorithm are investigated. In addition, various communication models of the particles with their neighbors are examined.
Benzer Tezler
- Meyve sineği ve kurbağa algoritmaları temelli hibrit yöntemlerin geliştirilmesi ve performans analizi
Development and performance analysis of fruit fly and frog leaping algorithms based on hybrid methods
MAMADOU ALIMOU DIALLO
Yüksek Lisans
Türkçe
2020
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolErciyes ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ MUSTAFA DANACI
- Asenkron motorun işletme kayıplarının sürücü ve kontrol tabanlı azaltılması
Drive and control based reduction of operational loss in induction motor
BARIŞ CEVHER
Doktora
Türkçe
2024
Elektrik ve Elektronik MühendisliğiSakarya ÜniversitesiElektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ MUSTAFA TURAN
- Kümeleme problemleri için geliştirilmiş tek aday optimizasyon algoritması
Improved single candidate optimization algorithm for clustering problems
CİHAT DOĞAN
Yüksek Lisans
Türkçe
2024
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolBilecik Şeyh Edebali ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. UĞUR YÜZGEÇ
- Electric fish optimization: a new heuristic algorithm based on electrolocation
Elektrik balığı optimizasyonu: elektrolokasyon tabanlı yeni bir sezgisel algoritma
SELİM YILMAZ
Doktora
İngilizce
2020
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolHacettepe ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. SEVİL ŞEN AKAGÜNDÜZ
- Optimum multiple tuned mass dampers for soft story structures
Yumuşak katlı yapılar için optimum çoklu ayarlanmış kütle sönümleyiciler
FARAH SALIM MUSTAFAY ARKHEES ALNAYHOUM
Yüksek Lisans
İngilizce
2024
İnşaat Mühendisliğiİstanbul Üniversitesi-Cerrahpaşaİnşaat Mühendisliği Ana Bilim Dalı
Prof. Dr. SİNAN MELİH NİGDELİ