Optimizasyon problemlerinin çözümünde sinüs kosinüs algoritması (SKA) yönteminin kullanılması
The use of sine cosine algorithm (SCA) method in the solution of optimization problems
- Tez No: 477910
- Danışmanlar: DOÇ. DR. ERKAN TANYILDIZI
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Computer Engineering and Computer Science and Control
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2017
- Dil: Türkçe
- Üniversite: Fırat Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Yazılım Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: 78
Özet
Farklı kaynaklardan ilham alınarak pek çok metasezgisel algoritma geliştirilmesine rağmen matematikten ilham alan metasezgisel algoritma sayısı oldukça azdır. Bu tez çalışmasında yakın zamanda önerilen matematik tabanlı Sinüs Kosinüs Algoritması (SKA)'nın optimizasyon problemlerinin çözümünde kullanılması incelenmektedir. SKA'nın henüz yeni bir algoritma olması ve az sayıda parametre içermesinden dolayı algoritmada iyileştirmeler yapılarak daha iyi sonuçlar elde edilebileceği düşüncesiyle Adaptif Sinüs Kosinüs Algoritması önerilmektedir. Ayrıca bu tez çalışması kapsamında optimizasyon problemlerinin çözümü için matematik tabanlı yeni bir metasezgisel yöntem olan Altın Sinüs Algoritması (ASA) önerilmektedir. ASA bu çalışma kapsamında ilk kez önerilen normalize ve hibrit yapıdaki kaotik harita yöntemi ile iyileştirilerek Kaotik Altın Sinüs Algoritmaları da sunulmaktadır. SKA'nın ve geliştirilen yeni algoritmaların performansını değerlendirmek için kalite testi fonksiyonları üzerinde testler yapılmıştır. Algoritmalar, kısıtlı mühendislik tasarım problemlerinin çözümünde kullanılarak algoritmaların kısıtlı problemler üzerindeki etkinliği de test edilmiştir.
Özet (Çeviri)
Although many metaheuristic algorithms are inspired by different sources, the number of metaheuristic algorithms inspired by mathematics is very small. In this thesis study, the use of the recently proposed math-based Sine Cosine Algorithm (SCA) to solve optimization problems is investigated. Adaptive Sine Cosine Algorithm is employed since it is a new algorithm which includes few parameters that can improve the results obtained by the original algorithm. In addition, Golden Sine Algorithm (Gold-SA), a new math-based metaheurisitic method for solving optimization problems, is proposed in this thesis study. Gold-SA is presented with Chaotic Golden Sine Algorithms by using the normalized and hybrid structure chaotic map method which is proposed for the first time in this work. Gold-SA is also presented with the Chaotic Golden Sine Algorithms, which are improved by the chaotic mapping method of the normalized and hybrid structure.
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
- Sürü tabanlı karınca aslanı ve balina optimizasyonu algoritmalarının fizik tabanlı algoritmalarla hibritleştirilmesi
Hybridization of swarm-based ant lion and whale optimization algorithms with physics-based algorithms
BAHADUR ALIZADA
Yüksek Lisans
Türkçe
2019
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolErciyes ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ MUSTAFA DANACI
- Çelik yapıların kaynaklı birleşimlerinin metasezgisel yöntemlerle optimum tasarımı
Optimum design of welded connections of steel structures using metaheuristic methods
SONER SEZER
Yüksek Lisans
Türkçe
2021
İnşaat MühendisliğiAfyon Kocatepe Üniversitesiİnşaat Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ MURAT HİÇYILMAZ
- Yapay sinir ağlarının modern sezgisel-üstü algoritmaları yoluyla eğitimi
Training of artificial neural networks via modern meta-huristic algorithms
ERDAL EKER
Doktora
Türkçe
2020
İstatistikVan Yüzüncü Yıl Üniversitesiİstatistik Ana Bilim Dalı
PROF. DR. MURAT KAYRİ
DOÇ. DR. SERDAR EKİNCİ
- Öngörü problemi için yeni derin geri beslemeli melez yapay sinir ağları
New deep recurrent hybrid neural networks for forecasting problem
ÖZLEM KARAHASAN