Geri Dön

Değiştirilmiş ateş böceği algoritması ve veri yoğunluğu kümelemesine uygulanması

Improved firefly algorithm and apply to clustering based on density

  1. Tez No: 492396
  2. Yazar: AREF YELGHI
  3. Danışmanlar: PROF. DR. CEMAL KÖSE
  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: 2018
  8. Dil: Türkçe
  9. Üniversite: Karadeniz Teknik Üniversitesi
  10. Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
  13. Sayfa Sayısı: 142

Özet

Son yıllarda, Ateş böceği algoritması, algoritmalar bölgesel minimuma takıldığından küresel minimumu nasıl bulunacağını oldukça ele almamışlar. Ayrıca, bölgesel ve küresel arama arasında bir dengeyi kuramamışlar. Bu çalışmada, Gelgit Kuvveti formülü ile Ateş böceği algoritmayı geliştirilmiştir. Önerilen algoritma (FAtidal), optimizasyon alanında yeni bir strateji getirmektedir. Özelliği olan bölgesel arama Gelgit Kuvveti kullanılarak ve işlev uygunluğuyla ilgili bölgesel ve küresel arama aralarında bir denge kurularak uygulanmaktadır. Deney sonuçlarının karşılaştırılması için Plate shaped, Steep Ridges, Unimodal ve Multimodal fonksiyonları kullanılmıştır. FAtidal algoritması diğer mevcut geliştirilmiş Ateş böceği algoritmalarından daha iyi performans göstermektedir. Geliştirilmiş Ateş böceği algoritması ile veri setlerin kümelenmesi için yeni bir strateji önerilmiştir. Kümeleme veri nesnelerini gruplara ayıran bir prosedürdür. Birçok algoritma aynı anda morfoloji, örtüşme ve küme sayısının üstesinden gelememişler ve ayrıca son yıllarda iyi uygulamalardan birisi olan yoğunluk perspektifi kümeleme alanında kullanılmamıştır. Bu çalışmada, iki parametrenin başlatılmasıyla yeni bir bulanık ve DBSCAN'e dayalı kümeleme algoritması (AFD) önerilmiştir ve sonra iki parametre bağlı olmadan optimizasyon algoritmadan önerilen Ateş böceği algoritması veri yoğunluğa dayalı(FAtidal-DBSCAN) kümeleme problemine uygulanmıştır. Denemelerde, Önerilen algoritma son zamanlardaki geliştirilen kümeleme algoritmalarından daha iyi performans sergilemektedir.

Özet (Çeviri)

The Firefly algorithm is a population-based optimization algorithm. It has become popular in the field of optimization and has been applied to engineering practices. Recent works have failed to address how to find the global minimum, because their algorithm was trapped in the local minimum. Also, they were not able to provide a balance between exploration and exploitation. In this work, the Tidal Force formula has been applied to modify the Firefly algorithm. The proposed algorithm FAtidal brings a strategy into the optimization field. It is applied by using exploitation (Tidal Force) and keeping a balance between the exploration and exploitation on function suitability. Plate shaped, Steep Ridges, Unimodal and Multimodal Bençmark functions were used to compare experimental results. The study findings indicate that the Tidal Force Firefly algorithm outperforms the other existing modified Firefly algorithms. Another section of thesis proposes a strategy for clustering of the dataset with improved firefly algorithm. It is a procedure that partition data objects into the groups. Many algorithms could not overcome morphology, overlap and number of clusters problems at the same time. Clustering based on density is one of the best methods for those problems. This study proposed AFD algorithm based on Fuzzy and DBSCAN which works with the initialization of two parameters and FAtidal_DBSCAN algorithm proposed to reduce the sensitive paramters problems. In the experiments, It is demonstrated the proposed algorithms outperforms the other recently developed clustering algorithms.

Benzer Tezler

  1. Artificial intelligence-based maximum power point tracking controller for pv modules under partial shading conditions

    Kısmi gölgelenme koşullarındaki pv paneller için yapay zeka tabanlı maksimum güç noktası izleme denetleyicisi

    FUAD ALHAJOMAR

    Doktora

    İngilizce

    İngilizce

    2020

    Elektrik ve Elektronik MühendisliğiSelçuk Üniversitesi

    Elektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. AHMET AFŞİN KULAKSIZ

  2. Güncel sezgisel algoritmalarla vektör tabanlı görüntü sıkıştırma

    Vector-based image compression by current meta-heuristic algorithms

    VEYSEL CAN DEMİR

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2024

    Elektrik ve Elektronik MühendisliğiPamukkale Üniversitesi

    Elektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. CEYHUN KARPUZ

    DR. ÖĞR. ÜYESİ İLKER KILIÇ

  3. Chilo iridescent virüsün Bombyx mori hücre kültüründe replikasyonu ve dnapol ile mcp genlerinin transkripsiyonal analizi

    Replication of Chilo iridescent virus (CIV) in Bombyx mori cell culture and transcriptional analysis of dnapol and mcp genes

    REMZİYE NALÇACIOĞLU

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    2003

    BiyolojiKaradeniz Teknik Üniversitesi

    Biyoloji Ana Bilim Dalı

    PROF.DR. ZİHNİ DEMİRBAĞ

  4. Characterization of a conceptual modified synthetic jet design in a confined space

    Sınırlı alanda değiştirilmiş sentetik jetin kavramsal tasarımının karakterizasyonu

    ABDURRAHMAN ATEŞ

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2022

    Makine MühendisliğiOrta Doğu Teknik Üniversitesi

    Makine Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. ÖZGÜR BAYER

  5. Genetiği değiştirilmiş organizmaların tespitine yönelik DNA tabanlı elektrokimyasal biyosensör geliştirilmesi

    Development of DNA based electrochemical biosensor for detection of genetically modified organisms

    BEGÜM TERZİ AKSOY

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    2022

    BiyomühendislikKaramanoğlu Mehmetbey Üniversitesi

    Biyomühendislik Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. ÖZLEM ATEŞ SÖNMEZOĞLU

    PROF. DR. FİLİZ KURALAY