Değiştirilmiş ateş böceği algoritması ve veri yoğunluğu kümelemesine uygulanması
Improved firefly algorithm and apply to clustering based on density
- Tez No: 492396
- Danışmanlar: PROF. DR. CEMAL KÖSE
- Tez Türü: Doktora
- Konular: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Computer Engineering and Computer Science and Control
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2018
- Dil: Türkçe
- Üniversite: Karadeniz Teknik Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- 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
- 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
2020
Elektrik ve Elektronik MühendisliğiSelçuk ÜniversitesiElektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. AHMET AFŞİN KULAKSIZ
- Güncel sezgisel algoritmalarla vektör tabanlı görüntü sıkıştırma
Vector-based image compression by current meta-heuristic algorithms
VEYSEL CAN DEMİR
Yüksek Lisans
Türkçe
2024
Elektrik ve Elektronik MühendisliğiPamukkale ÜniversitesiElektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. CEYHUN KARPUZ
DR. ÖĞR. ÜYESİ İLKER KILIÇ
- 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
2003
BiyolojiKaradeniz Teknik ÜniversitesiBiyoloji Ana Bilim Dalı
PROF.DR. ZİHNİ DEMİRBAĞ
- 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
2022
Makine MühendisliğiOrta Doğu Teknik ÜniversitesiMakine Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. ÖZGÜR BAYER
- 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
2022
BiyomühendislikKaramanoğlu Mehmetbey ÜniversitesiBiyomühendislik Ana Bilim Dalı
PROF. DR. ÖZLEM ATEŞ SÖNMEZOĞLU
PROF. DR. FİLİZ KURALAY