Geri Dön

Emperyalist rekabetçi algoritma kullanarak adi diferansiyel denklem sistemlerinin nümerik çözümlerinin elde edilmesi

Obtaining numerical solutions of systems of ordinary differential equations using imperialist competitive algorithm

PDF İndir

  1. Tez No: 568426
  2. Yazar: UĞUR ÇİL
  3. Danışmanlar: DR. ÖĞR. ÜYESİ KORHAN GÜNEL
  4. Tez Türü: Yüksek Lisans
  5. Konular: Matematik, Mathematics
  6. Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
  7. Yıl: 2019
  8. Dil: Türkçe
  9. Üniversite: Aydın Adnan Menderes Üniversitesi
  10. Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Matematik Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
  13. Sayfa Sayısı: 77

Özet

Bu çalışmada, başlangıç koşulları ile verilen birinci mertebeden lineer adi diferansiyel denklem sistemlerinin nümerik çözümlerinin Emperyalist Rekabetçi Algoritma ve varyasyonları ile elde edilmesi amaçlanmıştır. Bu amaç doğrultusunda, öncelikle adi diferansiyel denklem sistemlerinin nümerik çözümlerinin elde edilmesi probleminin ileri beslemeli sinir ağları yardımıyla nasıl bir optimizasyon problemine dönüştürüldüğü açıklanmıştır. Tez boyunca, elde edilen optimizasyon probleminin çözümü için beş farklı Emperyalist Rekabetçi Algoritma varyasyonu tanıtılmıştır. İncelenen yaklaşımların, problemin çözümündeki etkinliğinin belirlenebilmesi amacıyla çeşitli başlangıç değer problemleri üzerinde deneysel çalışmalar yapılmıştır. Ek olarak, bahsi geçen Emperyalist Rekabetçi Algoritma varyasyonlarının daha iyi sonuç üretebilmesini sağlayabilme adına yeni bir mutasyon yaklaşımı önerilmiştir. Yapılan deneysel çalışmalarda, önerilen mutasyon operatörünün kullanımının genellikle mevcut çözümlerdeki hata miktarlarını azalttığı ve çözüme yakınsama hızını arttırdığı görülmüştür. Bununla birlikte bazı tipteki diferansiyel denklem sistemlerinin bir sınıfı için mutasyon operatörünün işe yaramadığı görülmüştür. Dolayısıyla diferansiyel denklem sistemlerinin tümü için en iyi çözümü veren yaklaşımın hangisi olduğuna dair bir genelleme yapılamayacağı sonucuna varılmıştır.

Özet (Çeviri)

In this study, it is aimed to obtain the numerical solutions of the systems of linear ordinary differential equations given with initial conditions by using some variants of Imperialist Competitive Algorithm. In accordance with this purpose, firstly it has been explained how the problem of obtaining numerical solutions of ordinary differential equations is transformed into an optimization problem by means of feed-forward neural networks. Throughout the thesis, five different variations of Imperialist Competitive Algorithm have been introduced to solve the resulting optimization problem. Experimental studies have been conducted on various initial value problems in order to determine the effectiveness of the variants of Imperalist Competitive Algorithm for solving the problem. In addition, a new mutation operator has been proposed to improve the obtained results for these Imperialist Competitive Algorithm variations. In the experimental studies, it was observed that the use of the proposed mutation operator generally reduced the amount of errors in the existing solutions and increased the convergence speed of the solution. However, it has been found that the mutation operator does not work for some class of differential equation systems. Therefore, it is concluded that generalization of the proposed approach which gives the best solution cannot be made for all kinds of differential equation systems.

Benzer Tezler

  1. Tez No

    685911

    Derin öğrenme ile triod hastalığı teşhisinde özellik seçme

    Selecting feature for diagnosis of thyroid disease by deep learning

    AMIR MEHRNO

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2021

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolOndokuz Mayıs Üniversitesi

    Akıllı Sistemler Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. MEHMET SERHAT ODABAŞ

  2. Tez No

    488041

    Güç sistemlerinde FACTS cihazlarının optimal yerleşim noktalarının belirlenmesi

    Determination of optimal settlement points of FACTS devices in power systems

    HÜSEYİN BAKIR

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2018

    Elektrik ve Elektronik MühendisliğiDüzce Üniversitesi

    Elektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. ALİ ÖZTÜRK

  3. Tez No

    878324

    Three different approaches to photovoltaic power generation forecasting using hybrid MLP neural networks trained by optimization algorithms

    Optimizasyon algoritmalarıyla eğitimlendirilmiş hibrit sinir ağları kullanılarak fotovoltaik enerji üretimi tahmininde üç farklı yaklaşım

    PARASTOU BEHGOUY

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2024

    Elektrik ve Elektronik Mühendisliğiİstanbul Aydın Üniversitesi

    Elektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. OSMAN YILDIRIM

  4. Tez No

    689214

    K-gezgin satıcı probleminin emperyalist rekabetçi algoritması ile kümeleme tabanlı optimizasyonu

    The cluster based optimization with the imperialist competitive algorithm of the k-traveling salesman problem

    OKTAY KÖSE

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2021

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolDüzce Üniversitesi

    Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. PAKİZE ERDOĞMUŞ

  5. Tez No

    308378

    İktidar portrelerinin içyüzü

    The inner beings of power portraits

    ŞUAYYİP YÜCEL

    Sanatta Yeterlik

    Türkçe

    Türkçe

    2011

    Güzel SanatlarHacettepe Üniversitesi

    Resim Ana Sanat Dalı

    PROF. HASAN PEKMEZCİ

Geri Dön