Çok modlu optimizasyon problemleri için bir yapay arı kolonisi algoritması gerçekleştirimi
Artificial bee colony implementation for multimodal optimization problems
- Tez No: 610856
- Danışmanlar: DOÇ. DR. DOĞAN AYDIN
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Computer Engineering and Computer Science and Control
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2019
- Dil: Türkçe
- Üniversite: Kütahya Dumlupınar Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: 108
Özet
Gerçek dünya problemlerinde bir çok optimizasyon problemi birden çok yüksek kalitede global çözümler içerebilir. Bu tip problemler, çok modlu problemler olarak adlandırılır. Bu tür problemlerde tüm en iyi noktaların bulunmasına çalışılır. Bu tür problemler tek en iyi noktası bulunan problemlere göre daha zor olup tüm en iyi noktaların bulunması için arama uzayının farklı bölgelerinde araştırmaları gerçekleştiren algoritmaların kullanılması gereklidir. Yapay Arı Kolonisi (YAK) algoritması bal arıların yem arayışından ilham alan bir popülasyon tabanlı metasezgisel yöntem olup sürekli optimizasyon problemlerinin çözümünde kullanılmaktadır. Tek en iyi noktası bulunan eniyileme problemlerinde YAK algoritmasının başarılı sonuçlar verdiği bilinmektedir. Literatürde YAK algoritmaları ile çok modlu optimizasyon problemlerinin çözümüne yönelik yöntemlere rastlanmamıştır. Bu tezde, çok modlu optimizasyon problemlerin çözümünde kullanılabilecek YAK algoritması geliştirilmiştir. Algoritma performansı CEC 2015 çok modlu kıyaslama fonkisyon kümesi üzerinde test edilmiştir. Literatürdeki benzer yöntemlerle karşılaştırılarak algoritma performansı değerlendirilmiştir.
Özet (Çeviri)
In real-world problems, many optimization problems may involve multiple high-quality global solutions. Such problems are called multimodal optimization problems. In such problems,it needs to be find all global optimums. Such problems are more difficult than single optimum problems and algorithms that perform searches in different regions of the search space are needed to find all optimums. The Artificial Bee Colony (ABC) algorithm is a population-based metaheuristic method inspired by the foraging behavior of honey bees and is used to solve continuous optimization problems. It is known that the ABC algorithm gives good results in problems with the single optimum. No methods have been found in the literature to solve ABC algorithms to multimodal optimization problems. In this thesis, ABC algorithm which can be used to solve multi-modal optimization problems has been developed. Algorithm performance is tested on the CEC 2015 multimodal benchmark function set. Algorithm performance is evaluated by comparing with similar methods in the literature.
Benzer Tezler
- Zeki optimizasyon teknikleri ile mikrodalga düzlemsel iletim hatlarının modellenmesi
Modeling of microwave plane transmission lines with intelligent optimization techniques
HAKAN KİŞİOĞLU
Doktora
Türkçe
2018
Elektrik ve Elektronik MühendisliğiErciyes ÜniversitesiElektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. CELAL YILDIZ
- Yapay arı koloni algoritması kullanılarak iki boyutlu sayısal süzgeçlerin tasarımının incelenmesi ve geliştirilmesi
Examination and improving of two dimensional digital filters design by using artificial bee colony algorithm
SERDAR KOÇKANAT
Doktora
Türkçe
2015
Elektrik ve Elektronik MühendisliğiErciyes ÜniversitesiElektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. NURHAN KARABOĞA
- Genetik algoritmaların hesapsal ve yapısal olarak incelenmesi
Computational and structural analysis of genetic algorithms
MEHMET PARLAK
Yüksek Lisans
Türkçe
2007
Elektrik ve Elektronik MühendisliğiOndokuz Mayıs ÜniversitesiElektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
Y.DOÇ.DR. İLYAS EMİNOĞLU
- Fake news classification using machine learning and deep learning approaches
Makine öğrenimi ve derin öğrenme yaklaşımlarını kullanarak sahte haber sınıflandırması
SAJA ABDULHALEEM MAHMOOD AL-OBAIDI
Yüksek Lisans
İngilizce
2023
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolGazi ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ TUBA ÇAĞLIKANTAR
- Hipersezgisel yöntemlerle lojistik ağ tasarımı ve optimizasyon
Logistic network design and optimization using hyperheuristic methods
VURAL EROL
Doktora
Türkçe
2017
Endüstri ve Endüstri Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiEndüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. MURAT BASKAK
PROF. DR. GÜLGÜN KAYAKUTLU