Geri Dön

Göçmen kuşlar optimizasyon algoritmasının paralel bilgisayarlarda uygulanması

Implementation of migrating birds optimization algorithm on parallel computers

  1. Tez No: 613756
  2. Yazar: ABDULLAH TÜLEK
  3. Danışmanlar: DR. ÖĞR. ÜYESİ GÜLTEKİN KUVAT
  4. Tez Türü: Yüksek Lisans
  5. Konular: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Computer Engineering and Computer Science and Control
  6. Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
  7. Yıl: 2019
  8. Dil: Türkçe
  9. Üniversite: Balıkesir Üniversitesi
  10. Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Elektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
  13. Sayfa Sayısı: 64

Özet

Bu tez çalışmasında, metasezgisel optimizasyon algoritmalarından biri olan Göçmen Kuşlar Optimizasyon (GKO) algoritması paralel bilgisayarlarda uygulanarak Paralel Göçmen Kuşlar Optimizasyon (PGKO) algoritması geliştirilmiştir. Uygulama, TÜBİTAK ULAKBİM tarafından araştırmacıların kullanımına sunulan yüksek başarımlı hesaplama merkezi TRUBA altyapısı üzerinde, C++ dili ile Open MPI kütüphanesi kullanılarak geliştirilmiştir. GKO ve PGKO algoritmaları 50 boyutlu altı test fonksiyonunun çözümü için dört farklı alt popülasyon sayısı kullanılarak 30 defa bağımsız olarak çalıştırılmış ve elde edilen ortalama, en iyi ve en kötü sonuçlar verilmiştir. PGKO algoritması, beş farklı göç oranı ve aralığı için uygulanmış, sonuçlar GKO sonuçları ile karşılaştırılarak göç işleminin algoritmaya etkisi gösterilmiştir. Ayrıca, göç işleminde kullanılan farklı parametre değerlerinin PGKO algoritmasına etkisi incelenerek başarılı sonuçların üretildiği durumlar ortaya konmuştur. Bunun yanında, her iki algoritmadan elde edilen sonuçlara t-testi uygulanmış ve göç işleminin anlamlı bir fark oluşturduğu gösterilmiştir.

Özet (Çeviri)

In this thesis, Migrating Birds Optimization (MBO) algorithm which is one of the metaheuristic optimization algorithms is applied on parallel computers and Parallel Migrating Birds Optimization (PMBO) algorithm has been developed. The application is developed by using the Open MPI library with C++ language on the TRUBA infrastructure, which is provided by TÜBİTAK ULAKBİM. Both MBO and PMBO algorithms are run 30 times independently with using four different subpopulation numbers for the solution of six 50-dimensional test functions and the obtained average, best and worst results are given. PMBO algorithm is applied for five different migration rates and intervals, and the results are compared with MBO results and the effect of migration process on the algorithm is shown. In addition, the effect of different parameter values used in migration process on the PMBO algorithm is analyzed and the cases where generate successful results are presented. Furthermore, t-test is applied to the results acquired from both algorithms and it is proven that migration process makes the significant difference.

Benzer Tezler

  1. Application of metaheuristics for the feature selection problem

    Metasezgisellerin özellik seçimi problemi için uygulanması

    GÜLŞAH KALAYCI

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2019

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolMarmara Üniversitesi

    Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. ALİ FUAT ALKAYA

  2. Application of meta-heuristics on ATM cash withdrawal forecasting

    ATM nakit çekme tahmininde meta-sezgisellerin uygulanması

    ESMA DANACI

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2019

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolMarmara Üniversitesi

    Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. ALİ FUAT ALKAYA

  3. Ayrık optimizasyon problemlerinin çözümünde göçmen kuşlar optimizasyon (MBO) algoritmasının iyileştirilmesi

    Improvement of migrating birds optimization (MBO) algorithm in solution of discrete optimization problems

    VAHİT TONGUR

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    2018

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolSelçuk Üniversitesi

    Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. ERKAN ÜLKER

  4. Metaheuristic approaches for the generalized assignment problem of an online education website

    Bir çevrimiçi eğitim web sitesinin genelleştirilmiş atama problemine yönelik metasezgisel yaklaşımlar

    MERVE ÖZER

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2021

    Endüstri ve Endüstri MühendisliğiÖzyeğin Üniversitesi

    Endüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. EKREM DUMAN

  5. Profit-oriented classification: New approaches and business applications

    Kâr odaklı sınıflandırma: Yeni yaklaşımlar ve işletme ugulamarı

    NADER MAHMOUDİ

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2015

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolÖzyeğin Üniversitesi

    Endüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. EKREM DUMAN