Geri Dön

Yeni bir sezgisel optimizasyon: Arama ve kurtarma algoritması ve fonksiyon optimizasyon problemlerinin çözümü

A new heuristic optimization: Search and rescue algorithm and solving the function optimization problems

  1. Tez No: 495811
  2. Yazar: MUHLİS ÖZDEMİR
  3. Danışmanlar: PROF. DR. TUNÇHAN CURA
  4. Tez Türü: Doktora
  5. Konular: İşletme, Business Administration
  6. Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
  7. Yıl: 2018
  8. Dil: Türkçe
  9. Üniversite: İstanbul Üniversitesi
  10. Enstitü: Sosyal Bilimler Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: İşletme Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Sayısal Yöntemler Bilim Dalı
  13. Sayfa Sayısı: 151

Özet

Sezgisel teknikler genellikle doğadan esinlenilmiş sürü zekâsına sahip optimizasyon teknikleridir. Birçok sezgisel teknik bulunmakla birlikte araştırmacılar tarafından doğa tabanlı ya da doğadaki canlı davranışlarının gözlemlenmesi ile yeni sezgisel teknikler geliştirilmektedir. Arama ve Kurtarma Algoritması insan davranışlarından esinlenilmiş bir sezgisel optimizasyon tekniğidir. Bu tezde yeni bir sezgisel optimizasyon tekniği olan Arama ve Kurtarma Optimizasyon Algoritması(AKOA) önerilmiş olup literatürde yer alan fonksiyon optimizasyonu test problemlerinin global minimumlarının bulunmasında AKOA kullanılmıştır. 21 minimizasyon problemi üzerinde gerçekleştirilen AKOA'nın sonuçları Dinamik Rastgele Arama Tekniği ve Rastgele Seçim Yürüyüşü tekniklerine kıyasla oldukça rekabetçidir.

Özet (Çeviri)

Heuristic techniques are usually inspired by nature, based on swarm intelligence optimization methods. There are plenty of them and researchers developing new ones by inspiring nature or observing the living being. Search and rescue algorithm(SaRA) is a very new heuristic optimization and inspired by the humankind deportment. In this paper the author is going to propose SaRA and apply this new technique to function optimization test problems to find the global minimums. SaRA's performance was experimented with 21 benchmark minimization problems and competitive results were obtained when compared to Dynamic Random Search Technique and Random Selection Walk Technique.

Benzer Tezler

  1. Quadcopter trajectory tracking control using reinforcement learning

    Pekiştirmeli öğrenme ile quadcopter yörünge takibi kontrolü

    MUSTAFA ERDEM

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2019

    Mekatronik Mühendisliğiİstanbul Teknik Üniversitesi

    Mekatronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. ERDİNÇ ALTUĞ

  2. Symmetry-adapted perturbation theory potentials for DNA bases

    DNA bazları için simetri uyumlu perturbasyon kuramı potansiyelleri

    ARMAĞAN KARATOSUN

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2018

    Kimyaİstanbul Teknik Üniversitesi

    Hesaplamalı Bilimler ve Mühendislik Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. ADEM TEKİN

  3. Rota analizi için üç boyutlu genetik algoritma yönteminin gerçek zamanlı problemlere uygulanması

    Implementation of real-time problems of three-dimensional genetic algorithm method for route analysis

    HİCRAN YILMAZ

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2017

    Mekatronik MühendisliğiFırat Üniversitesi

    Mekatronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    YRD. DOÇ. DR. ŞENGÜL DOĞAN

  4. Yeni nesil kablosuz ağlarda kapasite ve kapsama alanı eniyilemesi için dron baz istasyonlarının kullanımı

    Use of drone base stations for the optimization of capacityand coverage in new generation wireless networks

    ALPER AKARSU

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    2019

    Elektrik ve Elektronik MühendisliğiTOBB Ekonomi ve Teknoloji Üniversitesi

    Elektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. TOLGA GİRİCİ

  5. A novel modified teaching-learning based algorithm and its applications

    Yeni bir değiştirilmiş öğretme-öğrenme tabanlı algoritma ve uygulamaları

    TAREQ MEQDAM TAREQ AL-BASHAQHA

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2021

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolErciyes Üniversitesi

    Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DR. ÖĞR. ÜYESİ AHMET NUSRET TOPRAK