Binary mean-variance mapping optimization algorithm
İkili ortalama-varyans eşleme optimizasyonu algoritması
- Tez No: 444752
- Danışmanlar: Assist. Prof. Dr. OĞUZ ALTUN
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Computer Engineering and Computer Science and Control
- Anahtar Kelimeler: Çok kriterli optimizasyon, Multi criteria optimization
- Yıl: 2016
- Dil: İngilizce
- Üniversite: Yıldız Teknik Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Bilgisayar Mühendisliği Bilim Dalı
- Sayfa Sayısı: Belirtilmemiş.
Özet
Ortalama-Varyans Eşleme Optimizasyonu (Mean-Variance Mapping Optimization), metaheuristic algoritmaların en yeni sınıflarından biridir. Bu algoritmanın orjinal versiyonu sürekli problemlerin çözümü için uygundur ancak ayrık arama problemlerine direk olarak uygulanamaz. Bu tezde Ortalama-Varyans Eşleme Optimizasyonunun ikili tabandaki versiyonu sunulmuştur. Bu çalışmada anlatılan Ortalama-Varyans Eşleme Optimizasyonu Optimizasyonunun ikilik uzaydaki versiyonu, bu algoritmanın yaygın olarak kullanılan versiyonları olan; ikili genetik Algoritma, ikili Particles Swarm Optimizasyonu, ve ikili Bat Algoritma ile CEC'15'in 15 fonksiyonu, ve aynı zamanda hesaplamalı optimizasyon problemlerinden sırt çantası sorunları(Knapsack problem) ve maksimum bağımsız set (Maximum Independence Set) üzerinden kıyaslanmıştır ve buna göre sonuç elde edilmiştir. Sayısal test sonuçları, bu tezde sunulan İkili Ortalama-Varyans Eşleme Optimizasyonu versiyonunun, ikili tabandaki mevcut bahsedilen algoritmalara göre daha yüksek başarıya sahip olduğunu göstermiştir.
Özet (Çeviri)
Mean-Variance Mapping Optimization is a metaheuristic algorithm. The original version of this algorithm is suitable for continuous search problems, so cannot be directly applied to discrete search problems. In this work, a binary version of the Mean-Variance Mapping Optimization algorithm (BMVMO) is proposed. The mutation is one of an impotent operation that has an effect on the performance of search algorithms. We propose a new mutation type that depends on the mean of the best solutions archived and the concept of mapping and transfer function. This mutation helps BMVMO to work with binary search space. There are three groups of individuals which effect BMVMO which are population, a number of archived best solutions and the best solutions in the whole search process. The BMVMO algorithm compares with well-known binary Meta-Heuristic optimization algorithms; Binary Genetic Algorithm; Binary Particles Swarm Optimization; and Binary Bat Algorithm. The algorithms test over fifteen benchmark functions of the Congress on Evolutionary Computation 2015 (CEC'15), and also solve two of the computational optimization problems (knapsack problems and maximum independent set) to draw a conclusion. The numeric experiments results imply that the proposed Binary Mean-Variance Mapping Optimization algorithm performs better compared to mentioned algorithms.
Benzer Tezler
- Nöromorfik hesaplama ve memristor tabanlı ağ saldırı tespit sistemleri: Siber güvenlikte yeni yaklaşımlar
Neuromorphic computing and memristor-based network attack detection systems: New approaches in cyber security
YUSUF ETKA KÖYLÜ
Yüksek Lisans
Türkçe
2025
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Teknik ÜniversitesiMekatronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. İLHAN KOCAARSLAN
- A marginalized multilevel model for bivariate longitudinal binary data
İki değişkenli iki elemanlı uzanlamasına veri için marjinalleştirilmiş çok seviyeli bir model
GÜL İNAN
Doktora
İngilizce
2014
İstatistikOrta Doğu Teknik Üniversitesiİstatistik Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. ÖZLEM İLK
- İkili değişkenler için faktör analizi: Çalışma yaşamı kalitesi üzerine bir uygulama
Factor analysis for binary variables: An application on the quality of working life
HAKAN BEKTAŞ
- Lojistik regresyon ve diskriminant analizi
Logistic regression and discriminant analyses
HANDAN ÇAMDEVİREN
- Doğum eyleminde uygulanan vajinal muayene sıklığının maternal ve neonatal sonuçları
Maternal and neonatal outcomes of the frequency of vaginal examinations in labor
EBRU KÜÇÜK
Yüksek Lisans
Türkçe
2020
HemşirelikKaradeniz Teknik ÜniversitesiKadın Hastalıkları ve Doğum Hemşireliği Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ KIYMET YEŞİLÇİÇEK ÇALIK