Computational Intelligence Methods: Generic Interpretations, Optimization and Application
Hesapsal Yapay Zeka Metotları: Yorumlar, Eniyileme ve Uygulama
- Tez No: 711460
- Danışmanlar: PROF. DR. DEREK A. LINKENS
- Tez Türü: Doktora
- Konular: Elektrik ve Elektronik Mühendisliği, Electrical and Electronics Engineering
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2003
- Dil: İngilizce
- Üniversite: The University of Sheffield
- Enstitü: Yurtdışı Enstitü
- Ana Bilim Dalı: Kontrol ve Otomasyon Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: 282
Özet
Son on yılda, hesaplamalı akıllı yöntemlerin (CIM'ler) daha gerçekçi, etkili, sağlam, güvenilir ve cüretkar bir şekilde daha akıllı hale getirilmesine yönelik sürekli çabalara tanık olunmuştur. Metodolojik olarak konuşursak, CIM'ler için popüler eğilim, iki veya daha fazla yöntemi yapısal ve algoritmik olarak birleştirmek ve ana bileşenlerinden yararlanan hibrit bir yöntem oluşturmaktır. Bu eğilim şimdiye kadar işliyor, ancak bu eğilimin doygunluğa ulaştığına dair artan bir işaret var. Tezin ilk bölümünün arkasındaki temel itici güç, sözde hesaplamalı zeka yöntemlerinin ana yapı taşlarını, temel dinamiklerini, ortak baskınlarını, somunlarını ve cıvatalarını bulmaktır. Bu nedenle, herhangi bir yöntemin referans yönteme ne kadar benzediğini değerlendirmek ve ölçmek için bir referans yönteme ihtiyaç vardır (çünkü elde taşınabilir bir zeka ölçer yoktur). Bulanık mantık, kapsayıcılığı ve insani ifadeye yakınlığı nedeniyle, ölçülecek benzerliği ve ara bağlantıları ortaya çıkarmada kilit rol oynamaktadır. Bu nedenle, tezin çabası, bulanık mantığın (ve diğer hesaplamalı akıllı tekniklerin) birleşik bir çerçevede yapısal/jenerik yorumlarına yöneliktir. İki katlı bir strateji izlenir: i) bulanık mantık ve klasik kontrol yöntemleri, bir kontrol mühendisliği bakış açısı oluşturur ii) bulanık mantık ve sözde CIM'ler, yapısal eşdeğerliklere ilişkin önemli bilgiler verir. Bu sinerjik seferin bir sonucu olarak, hesaplama zekasının somunları ve cıvataları tartışıldı. Daha insan benzeri bir çözüm sağlayıcı olmak için CIM'lerin“dikey bir yükselişe”sahip olması için bariz bir ihtiyaç, tezdeki önemli sonuçlardan biridir. Tezin ikinci kısmı optimizasyon, daha doğrusu Genetik Algoritmalar (GA'lar). Popülasyon tabanlı bir arama yöntemidir. GA'ların genel sloganı“çakışan hedefler ve geniş arama alanı”dır. Mühendislik bakış açısından, yukarıda tartışılan CIM'ler (ve özellikle bulanık sistemler) bulunacak bir dizi serbest parametreye sahiptir. Bunları yapmanın bir yolu, ilgilenilen yöntemin yapısını (bulanık bir kontrolör gibi) ayarlamak ve parametrelerin tasarım değişkenleri olmasına izin vermektir. Tasarım değişkenleri daha sonra belirli performans gereksinimlerini karşılamak için optimize edilebilir. Bu tezde, GA'lar, hesaplamalı zeka paradigmalarında ortaya çıkabilecek çeşitli serbest parametre optimizasyon problemlerini çözmek için genel bir araç olarak kabul edilmektedir. Yeni bir iki aşamalı sıralama yöntemi (Bireysel GA'nın Hakimiyet Gücü (DPGA)) önerilmiş ve hem analitik hem de ampirik modalarda tamamlayıcı bir çok amaçlı sıralama tekniği (Güç Pareto GA (SPGA)) ile karşılaştırılmıştır. Analitik karşılaştırma, DPGA'nın“çok amaçlı sıralamayı tek amaçlı sıralamaya”sanal olarak dönüştürebildiğini, böylece neredeyse tüm bireylerin benzersiz uygunluk atamalarına veya bireylerin“en yüksek uygunluktan en düşüğe sıralanması”şeklinde olabileceğini göstermiştir. Pareto tanımını küresel olarak ihlal etmeden fitness ''. Bu iki aşamalı sıralama başlangıçta i) aynı sıralanmış bireylerden oluşan bir dizi alt-popülasyon üretir ve ii) bireyler kendi alt-popülasyonları içinde en yüksek uygundan en düşük uyguna doğru yeniden sıralanır veya sırasını değiştirmeden yeniden sıralanır. İlk adımda elde edilen alt popülasyonlar. Bu iki adımın birleşimi, sanal olarak benzersiz bir şekilde sıralanmış bireyler kümesi oluşturur. Karar vericiye, bireylerin uygunluk/arzu edilirliği/yeteneği hakkında net bir Resim verir ve aynı sıradaki bireyler hakkında kafa karışıklığını durdurur (karar verici için aynı sıradaki bireylerin birbirinden daha iyi veya daha kötü olmadığı bakış açısına göre). Tezde tartışılan başka hiçbir sıralama yöntemi (SPGA dahil), bu temelde sağlam analitik sonucu üretme yeteneğine sahip değildir. DPGA, tek amaçlı GA'ların genel olarak en iyiye sahip olduğu ve çok amaçlı GA'ların bir dizi genel en iyiye sahip olduğuna dair yaygın olarak inanılan efsanevi anlayışı bozar. Bu yaygın inanç, DPGA'nın genel olarak en iyi(ler)in en iyisini yeniden düzenlemesini ve tanımlamasını vb. engelleyemez. Bu anlamda, çok amaçlı GA'lar artık bir dizi en iyiye sahip değildir, ancak tek amaçlı GA'ların sahip olduğu gibi tek bir genel en iyiye sahip olabilir. Ayrıca, DPGA herhangi bir harici çeşitlilik yöntemine ihtiyaç duymaz, çünkü sıralama mekanizması komşu bireyleri hesaba katar. DPGA ve SPGA'nın ampirik karşılaştırmaları, nispeten kolay ve nispeten zor bir yapay test fonksiyonu seti için gösterilmiştir. Simülasyonların sonucu, Pareto bireylerinin analitik olarak bilinen Pareto cephelerine ne kadar tekdüze ve ne kadar yakın yerleştirildiği/dağıtıldığı açısından değerlendirilmiştir. DPGA kullanılarak performansta iyileştirmeler sağlandı. Bu tezin son bölümü uygulamaya yöneliktir; anahtarlamalı bir relüktans motorunun (SRM) hız kontrolü. Bu motor, özel bir sürücü ve kontrolör olmadan çalışamaz. SRM sürücüsü, karmaşık manyetik tasarım ve imalatın yeni ve oldukça etkili kontrol algoritmaları ile değiştirildiği yeni bir felsefe motor sürücüsü örneğidir. Bu nedenle yük, karmaşık geometriden, basit SRM sürücüsünden iyi performans elde edebilen karmaşık kontrol stratejilerine kaydırılır. İyi ayar noktası takibi, bozulma reddi ve minimum kural sayısı gereksiniminin başarıyla sağlandığı bir bulanık mantık denetleyicisi önerilmiştir.
Özet (Çeviri)
The last decade has witnessed continuous effort in making computational intelligent methods (CIMs) more down to earth, effective, robust, reliable and daringly more intelligence. Methodologically speaking, the popular trend for the CIMs is to combine two or more methods structurally and algorithmically, and to construct a hybrid method that benefits from its main components. This trend has been functioning up to now but there is a growing sign that this trend has reached its saturation. The basic thrust behind the first part of the thesis is to find out the main building blocks, fundamental dynamics, common dominators, nuts and bolts of so-called computational intelligence methods. Thus, a reference method is needed to judge and measure how similar any method is to the reference method (since there is no handheld intelligence-meter). Because of its inclusiveness and closeness to human-like expression, fuzzy logic plays the key role to reveal the similarity and interconnection to be measured. Hence, the effort of the thesis has been directed towards structural/generic interpretations of fuzzy logic (and other computational intelligent techniques) in a unified framework. A two fold strategy is followed: i) fuzzy logic and classic control methods constitute a control engineering point of view ii) fuzzy logic and so-called CIMs reveal significant insight into structural equivalencies. The nuts and bolts of the computational intelligence have been discussed as a result of this synergical expedition. An obvious need for CIMs to have a ''vertical lift off'' in order to be a more human-like solution provider is one of the key results in the thesis. The second part of the thesis is optimization, to be more accurate, Genetic Algorithms (GAs). It is a population-based search method. The general motto of GAs is ''conflicting objectives and vast search space''. From an engineering point of view, the CIMs discussed above (and especially fuzzy systems) have a set of free parameters to be found. One way of making these is to set the structure of the method of interest (like a fuzzy controller) and let the parameters be the design variables. The design variables can then be optimized to meet certain performance requirements. In this thesis, GAs are considered to be a generic tool to resolve various free parameters optimization problems that may arise in computational intelligence paradigms. A new two-step ranking method (Domination Power of individual GA (DPGA)) has been proposed and compared with one complementary multi-objective ranking technique (Strength Pareto GA (SPGA)) both in analytical and empirical fashions. The analytical comparison has demonstrated that DPGA can be capable of virtually transforming ''multi-objective ranking to single-objective ranking'' in a way that almost all individuals having unique fitness assignments or individuals are ordered from ''the highest fitness to the lowest fitness'' without globally violating the Pareto definition. This two-step ranking initially i) generates a number of subpopulations which have a set of identically ranked individuals and ii) individuals are re-ordered or re-ranked from the highest fit to lowest fit inside their own sub-populations without altering the order of sub-populations achieved in the first step. The combination of these two steps generates virtually a uniquely ranked set of individuals. It gives a decision-maker a clear Picture about fitness/desirability/capability of the individuals and it will stop confusion about identically ranked individuals (from the viewpoint that for a decision-maker, identically ranked individuals is no better or no worse than one another). No other ranking method discussed in the thesis (including SPGA) is capable of generating this fundamentally sound analytic outcome. DPGA overturns the commonly believed mythical understanding that single-objective GAs have one overall best and multi-objective GAs have a set of overall best(s). This common belief would not evade DPGA to re-order and define the best of overall best(s) and so on. In this sense, multi-objective GAs no longer have a set of best(s), but may have one single overall best as single-objective GAs have. Also, DPGA does not need any external diversity methods, because its ranking mechanism takes into account the neighboring individuals. Empirical comparisons of DPGA and SPGA have been demonstrated for one relatively easy and one relatively difficult set of artificial test functions. The outcome of the simulations has evaluated in terms of how uniform and how close Pareto individuals are located/distributed over to analytically-known Pareto-fronts. Improvements in performance using DPGA have been achieved. The final part of this thesis is application-oriented; the speed control of a switched reluctance motor (SRM). This motor cannot work without a dedicated drive and controller. The SRM drive is an example of a new philosophy motor drive in which complex magnetic design and manufacturing are replaced by new and highly effective control algorithms. Hence, the burden is shifted from the sophisticated geometry to sophisticated control strategies, which can extract good performance from the simple SRM drive. A fuzzy logic controller has been proposed, with which good set-point tracking, disturbance rejection, and minimum rule-number requirement has been successfully achieved.
Benzer Tezler
- Çoklu gezgin satıcı probleminin sezgisel algoritmalar ile çözümü
Solving the multiple traveling salesman problem using heuristic algorithms
SEVDA DAYIOĞLU GÜLCÜ
Yüksek Lisans
Türkçe
2019
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolKonya Teknik ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. HUMAR KAHRAMANLI
- Understanding shape preferences in architectural design through evolutionary computation
Mimari tasarımdaki şekil tercihlerini evrimsel hesaplama ile anlama
ECENUR YAVUZ
Yüksek Lisans
İngilizce
2020
Bilim ve Teknolojiİstanbul Teknik ÜniversitesiBilişim Ana Bilim Dalı
DR. MICHAEL STEFAN BITTERMANN
- Uzman sistemler ve ulaştırma alanında kullanımları
Expert systems and using them in transportation
A.BURAK GÖKTEPE
- Prediction of COVID 19 disease using chest X-ray images based on deep learning
Derin öğrenmeye dayalı göğüs röntgen görüntüleri kullanarak COVID 19 hastalığının tahmini
ISMAEL ABDULLAH MOHAMMED AL-RAWE
Yüksek Lisans
İngilizce
2024
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolGazi ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. ADEM TEKEREK
- The effect of ai on dna sequencing an overview of the process between history and present with ethical analysis
Yapay zekanın dna dizilenmesine etkisi etik analiz ile tarihten günümüze kadar sürece genel bakış
ANFAL MUNEAM HAMEED HAMEED
Yüksek Lisans
İngilizce
2024
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolAltınbaş ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ OĞUZ KARAN