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: Belirtilmemiş.
- 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: 77
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
- 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
- Direct sequence spread-spectrum based covert communication using random pulse width modulation
Rassal darbe kalınlığı kiplenimi kullanarak doğrudan dizi yayılı-spektrum tabanlı gizli haberleşme
GİZEM AKCAN
Yüksek Lisans
İngilizce
2019
Elektrik ve Elektronik MühendisliğiDokuz Eylül ÜniversitesiElektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ MEHMET EMRE ÇEK
- 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
BiyoistatistikOrta Doğu Teknik Üniversitesiİstatistik Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. ÖZLEM İLK
- Yaşam doyumunun yordanmasında bilinçli farkındalık ve sosyal beceriler
Conscious awareness and social skills in predicting life satisfaction
NUREFŞAN AVŞAR
Yüksek Lisans
Türkçe
2020
Psikolojiİstanbul Sabahattin Zaim ÜniversitesiEğitim Bilimleri Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ NÜKET AFAT