Yapay alg algoritması tabanlı kümeleme yöntemi
Clustering method based on artifical algae algorgthm
- Tez No: 665864
- Danışmanlar: DR. ÖĞR. ÜYESİ SEMA SERVİ
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Mühendislik Bilimleri, Engineering Sciences
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2021
- Dil: Türkçe
- Üniversite: Selçuk Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Bilişim Teknolojileri Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: 73
Özet
Optimizasyon, belirli şartlar altında bir problem için elde edilen en iyi çözüm olarak tanımlanır. Optimizasyon algoritmaları, mevcut bilgileri mümkün olduğu kadar en iyi şekilde kullanma becerisine sahiptir. Günümüze kadar araştırmacılar tarafından birçok optimizasyon algoritması geliştirilmiştir, geliştirilen bu optimizasyon algoritmaları genelde tabiatta bulunan varlıkların davranışlarına göre tasarlanmıştır. Optimizasyon algoritmaları çok başarılı bir şekilde mühendislik, tıp ve bankacılık gibi birçok sektörde kullanılmıştır. Bu kullanım alanlarına ek olarak veri madenciliği sınıflandırma ve kümeleme gibi algoritmaların parametre güncellenmesinde de kullanılmıştır. Kümeleme işlemi, birçok alanda sıkça kullanılmaktadır. Kümeleme işleminde en önemli nokta kümelenen verilerin en iyi küme merkezlerinin belirlenmesidir. Bu tezde, kümeleme işlemi Yapay Alg optimizasyon Algoritması (YAA) ile yapılmıştır. Önerilen YAA tabanlı kümeleme algoritması UCI veri kümeleri üzerinde uygulanmıştır. Önerilen YAA tabanlı kümeleme algoritmasının performansını değerlendirmek için her veri seti için farklı iterasyon sayılarda toplam karesel uzaklık değerleri hesaplanmıştır. Elde edilen sonuçlar k-ortalama, Diferansiyel Evrim Algoritması (DE), Genetik algoritması (GA), Yapay arı kolonisi (YAK), Parçacık sürü optimizasyon (PSO), Balina optimizasyon Algoritması (BOA) kümeleme algoritmaları ile karşılaştırılmıştır. Deneysel sonuçlarına göre, önerilen YAA tabanlı kümeleme algoritması iris ve şarap veri setlerinde diğer kümeleme algoritmalarından daha iyi sonuç elde etmiş, diğer veri setlerinde ise iyi sonuçlara yakın sonuçlar elde etmiştir.
Özet (Çeviri)
Optimization is defined as the best solution for a problem under certain conditions. Optimization algorithms have the ability to make the best use of available information. Until today, many optimization algorithms have been developed by researchers. These optimization algorithms are generally designed according to the behaviors of natural beings. Optimization algorithms have been used very successfully in many areas such as engineering, medicine and banking, In addition to these fields of application, it has also been used for parameter updating of algorithms such as data mining classification and clustering. Clustering is frequently used in many areas, but the most important point in clustering is to determine the best cluster centers of clustered data. In this thesis, clustering process is realized by using Artificial Algae Algorithm (AAA) optimization algorithm. The proposed AAA-based clustering algorithm is implemented on UCI datasets. In order to evaluate the performance of the proposed YAA based clustering algorithm, total square distance values in different iteration numbers were calculated for each data set. The obtained results have been compared with k-means, Differential Evolution Algorithm (DE), Genetic algorithm (GA), Artificial bee colony (ABC), Particle swarm optimization (PSO), Whale optimization Algorithm (WOA) clustering algorithms. According to the experimental results, the proposed AAA-based clustering algorithm has achieved better results in iris and şarap data sets than other clustering algorithms, while it has obtained close to good results in other data sets.
Benzer Tezler
- Veri bilimi ve mühendislik optimizasyon problemlerinin çözümü için yeni bir yaklaşım: Kaotik yapay alg algoritması
A novel approach to solution of data science and engineering optimization problems: Chaotic artificial algae algorithm
BAHAEDDİN TÜRKOĞLU
Doktora
Türkçe
2022
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolKonya Teknik ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ ERSİN KAYA
DR. ÖĞR. ÜYESİ SAİT ALİ UYMAZ
- İkili optimizasyon problemlerinin çözümü için yapay alg algoritması tabanlı yeni yaklaşımlar
Novel approaches based on artificial algae algorithm to solve binary optimization problems
SEDAT KORKMAZ
Doktora
Türkçe
2019
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolKonya Teknik ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. MUSTAFA SERVET KIRAN
- Development of a novel candidate solution quality prediction approach to artificial algae algorithm
Yapay alg algoritması için yeni bir aday çözüm kalite tahmin yaklaşımı geliştirilmesi
ABDULKERIM MOHAMMED YIBRE
Doktora
İngilizce
2020
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolSelçuk ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. MUSTAFA SERVET KIRAN
- Girdap arama ve yapay alg algoritmalarının çok amaçlı optimizasyon problemlerine uyarlanması
Adaptation of vortex search and artificial algae algorithms for multiobjective optimization problems
AHMET ÖZKIŞ
Doktora
Türkçe
2018
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolSelçuk ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ AHMET BABALIK
- Predicting power consumption using artificial neural networks algorithms
Başlık çevirisi yok
JUHAINA THAKIR MAHMOOD
Yüksek Lisans
İngilizce
2020
Bilim ve TeknolojiAltınbaş ÜniversitesiElektrik ve Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
Prof. Dr. OSMAN NURİ UÇAN