An advanced evolutionary programming method for mechanical system design: Feasibility enhanced particle swarm optimization
Mekanik sistem tasarımı için gelişmiş evrimsel programlama yöntemi: Olurluğu arttırılmış parçacık sürü optimizasyonu
- Tez No: 539568
- Danışmanlar: DOÇ. DR. MELİK DÖLEN
- Tez Türü: Doktora
- Konular: Makine Mühendisliği, Mechanical Engineering
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2019
- Dil: İngilizce
- Üniversite: Orta Doğu Teknik Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Makine Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: 233
Özet
Kısıtlı eniyileme problemleri makine mühendisliği alanındaki eniyileme problemlerinin önemli bir kısmını oluşturur. Bu problemlerin aşırı kısıtlı olması da az rastlanır bir durum değildir. Amaç fonksiyonunun zor hesaplandığı aşırı kısıtlı problemlerde amaç fonksiyonunu eniyilemenin yanında popülasyonun kısıtları sağlama durumunu bütüncül olarak iyileştirecek bir yaklaşımın önemli olduğu değerlendirilmektedir. Bu çalışmada aşırı kısıtlı problemler için olurluğu geliştirilmiş parçacık sürüsü eniyilemesi (FEPSO) isimli yeni bir yöntem sunulmaktadır. Parçacık sürüsü optimizasyonu tekniğine dayanan FEPSO, kısıtlara uyan ve uymayan parçacıkları farklı bir şekilde ele alır. FEPSO'da kısıtlara uymayan parçacıklar sadece etkin kısıt adı verilen tek bir kısıta dayalı sosyal çekim kuralları ile hareket ederler. Etkin kısıt her yinelemede kısıt önceliklerine göre seçilir ve parçacık hareketi sadece etkin kısıtın duyarlı olduğu karar değişkeni boyutlarında gerçekleşir. Olurluk seviyesinin sürekli iyileşmesi amacıyla FEPSO, sağlanmış bir kısıtın tekrar ihlal edilmesine izin vermez. Benzerlerinden farklı olarak FEPSO, ilklendirilmiş sürüde olurlu parçacıkların bulunmasını gerektirmez. Ayrıca bu yeni yaklaşımın çok amaçlı FEPSO (MOFEPSO) adı verilen bir tipi de tanımlanmaktadır. Aşırı kısıtlı çok amaçlı problemlerin çözümünde kullanılabilen MOFEPSO, olurlu parçacığa kılavuz olarak basılgın olmayan ve olurlu çözümlerden oluşan veri havuzlarından faydalanır. Bu çalışmada bazı kısıtlı eniyileme problemleri de tarif edilmiştir. Bu problemler kullanılarak FEPSO ve MOFEPSO, literatürde bulunan bazı yaygın eniyileme algoritmaları ile karşılaştırılmıştır. Elde edilen sonuçlar değerlendirildiğinde FEPSO ve MOFEPSO'nun etkin ve istikrarlı olarak olurlu noktalar bulabildiği, iyi çözümler elde edebildiği ve sürünün kısıtları sağlama durumunu bütüncül olarak geliştirebildiği görülmektedir.
Özet (Çeviri)
Constrained optimization problems constitute an important fraction of optimization problems in mechanical engineering domain. It is not rare for these problems to be highly-constrained where a specialized approach that aims to improve constraint satisfaction level of the whole population as well as finding the optimum is deemed useful especially when the objective functions are very costly. This dissertation introduces a new algorithm titled Feasibility Enhanced Particle Swarm Optimization (FEPSO) to handle highly-constrained optimization problems. FEPSO, which is based on particle swarm optimization technique, treats feasible and infeasible particles differently. Infeasible particles do not need to evaluate objective functions and fly only based on social attraction depending on a single violated constraint, called the activated constraint (AC), which is selected in each iteration based on constraint priorities and flight occurs only along dimensions of the search space to which the AC is sensitive. To ensure progressive improvement of constraint satisfaction, particles are not allowed to violate a satisfied constraint in FEPSO. Unlike its counterparts, FEPSO does not require any feasible solutions in the initialized swarm. A modified version of the new method called the multi-objective FEPSO (MOFEPSO) is also introduced. MOFEPSO, which is capable of handling highly-constrained multi-objective optimization problems, employs repositories of non-dominated and feasible positions (or solutions) to guide feasible particle flight. In this study, several constrained optimization problems are described. For the given problems, the performance of FEPSO- and MOFEPSO are comparatively evaluated against a number of popular optimization algorithms found in the literature. The results suggest that FEPSO- and MOFEPSO are effective and consistent in obtaining feasible points, finding good solutions, and improving the constraint satisfaction level of the swarm as a whole.
Benzer Tezler
- Dizel motorların modellenmesi,modele dayalı hava yolu ve emisyon kontrolörü geliştirilmesi / uygulanması
Modeling of diesel engines, development and application of model based airpath and emission controllers
BÜLENT ÜNVER
Doktora
Türkçe
2013
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Teknik ÜniversitesiKontrol ve Otomasyon Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. METİN GÖKAŞAN
PROF. DR. SETA BOGOSYAN
- Sürdürülebilir toplu konut yerleşmesi tasarımı için Pareto genetik algoritmaya dayalı bir model önerisi: SSPM
A model for sustainable site layout design with pareto genetic algorithm: SSPM
YAZGI AKSOY
- Hücresel imalatın başlangıç aşamaları için uzman sistem yaklaşımı
An Expert systems approach to the early stages of cellular manufacturing systems design
UFUK CEBECİ
- Heterogeneous location- and pollution-routing problems
Başlık çevirisi yok
ÇAĞRI KOÇ
Doktora
İngilizce
2015
Endüstri ve Endüstri MühendisliğiUniversity of SouthamptonPROF. TOLGA BEKTAŞ
DR. OLA JABALI
PROF. GILBERT LAPORTE
- Bilgisayar destekli enerji yönetim sistemleri ve kontrol merkezleri
Computer based energy management system and control centres
METİN İZGİ
Yüksek Lisans
Türkçe
1992
Elektrik ve Elektronik Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiPROF. DR. NESRİN TARKAN