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
- Tez No: 495811
- Danışmanlar: PROF. DR. TUNÇHAN CURA
- Tez Türü: Doktora
- Konular: İşletme, Business Administration
- Anahtar Kelimeler: Arama, Kurtarma, Optimizasyon, Optimizasyon teknikleri, Sezgisel yöntemler, Sürü zekası, Search, Rescue, Optimization, Optimization techniques, Heuristic methods, Swarm intelligence
- Yıl: 2018
- Dil: Türkçe
- Üniversite: İstanbul Üniversitesi
- Enstitü: Sosyal Bilimler Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: İşletme Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Sayısal Yöntemler Bilim Dalı
- Sayfa Sayısı: Belirtilmemiş.
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
- Quadcopter trajectory tracking control using reinforcement learning
Pekiştirmeli öğrenme ile quadcopter yörünge takibi kontrolü
MUSTAFA ERDEM
Yüksek Lisans
İngilizce
2019
İstanbul Teknik ÜniversitesiMekatronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
Yükleniyor...
- Symmetry-adapted perturbation theory potentials for DNA bases
DNA bazları için simetri uyumlu perturbasyon kuramı potansiyelleri
ARMAĞAN KARATOSUN
Yüksek Lisans
İngilizce
2018
İstanbul Teknik ÜniversitesiHesaplamalı Bilim ve Mühendislik Ana Bilim Dalı (disiplinlerarası)
Yükleniyor...
- 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
- 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
2019
Tobb Ekonomi ve Teknoloji ÜniversitesiElektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
Yükleniyor...
- Yapısal optimizasyon problemlerinin çözümü için yeni bir hibrid optimizasyon yönteminin geliştirilmesi
Development of a new hybrid optimization method for solution of structural optimization problems
ERHAN DÜZGÜN
Doktora
Türkçe
2024
Tobb Ekonomi ve Teknoloji ÜniversitesiMakine Mühendisliği Ana Bilim Dalı
Yükleniyor...