Geri Dön

Coalition of metaheuristics through parallel computing for solving complex optimization problems

Karmaşık optimizasyon problemlerinin çözümü için metasezgisel algoritmaların paralel hesaplama yoluyla koalisyonu

  1. Tez No: 752192
  2. Yazar: MÜMİN EMRE ŞENOL
  3. Danışmanlar: PROF. DR. ADİL BAYKASOĞLU
  4. Tez Türü: Doktora
  5. Konular: Endüstri ve Endüstri Mühendisliği, Industrial and Industrial Engineering
  6. Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
  7. Yıl: 2022
  8. Dil: İngilizce
  9. Üniversite: Dokuz Eylül Üniversitesi
  10. Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Endüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Endüstri Mühendisliği Bilim Dalı
  13. Sayfa Sayısı: 131

Özet

Gerçek hayat problemlerinin çoğu optimizasyon problemleri olarak modellenebilir ve bu problemlerin etkin çözümüne olan ihtiyaç her zaman talep görmektedir. Bu bağlamda, optimizasyon problemlerinin çözümüne yönelik etkili yaklaşımlar geliştirme çabaları önemli araştırmaların konusu olmuştur. Bu yaklaşımlar genellikle genel amaçlı veya belirli kuralları mantıksal bir kapsamda birleştirir ve bu kuralların mantıksal birleşiminden oluşan yöntemlere optimizasyon algoritmaları denir. Bu çalışmada, karmaşık optimizasyon problemlerinin çözümü için çeşitli metasezgisel algoritmalar Ağırlıklı Süperpozisyon Çekim-İtme Algoritması (WSAR) kontrolünde bir paralel hesaplama ortamında bir araya getirilmiştir. Önerilen yaklaşım, paralel olarak farklı tek çözüm tabanlı meta-sezgisel algoritmaları (SSBMA'lar) çalıştırır ve denetleyici olarak WSAR'ı (yakın zamanda geliştirilen bir sürü zekası tabanlı metasezgisel algoritma) kullanır. SSBMA'lar arama alanını keşfetmekten sorumluyken, WSAR SSBMA'lar arasındaki iletişim sürecini kontrol eder. Sunulan yöntem, iyi bilinen bazı karmaşık optimizasyon problemlerine karşı sırasıyla, sürekli optimizasyon problemleri, ikili optimizasyon problemleri ve kombinatoryal optimizasyon problemleri olmak üzere üç grupta test edilmiştir. Sürekli optimizasyon problemleri için test problemleri olarak CEC 2020 problemleri seçilirken, ikili optimizasyon problemleri için test durumu olarak kapasitesiz tesis yerleşim problemi (UFLP) ve küme birleşimli sırt çantası problemi (SUKP) seçilmiştir. Ayrıca, Kaynak Kısıtlı Proje Çizelgeleme Problemi (RCPSP) ve Permütasyon Akış Atölye Çizelgeleme Problemi (PFSP), kombinatoryal optimizasyon için test problemleri olarak seçilmiştir. Elde edilen sonuçlar diğer bazı optimizasyon algoritmaları ile karşılaştırılmıştır. Karşılaştırma sonuçları, önerilen yaklaşımın çözüm kalitesi ve çözüm süresi açısından rekabetçi olduğunu göstermektedir.

Özet (Çeviri)

Most of the real-life problems could be modeled as optimization problems and the need for effective solution of these problems is always in demand. In this context, efforts to develop effective approaches to solving optimization problems have been the subject of considerable research. These approaches usually combine general-purpose or particular rules in a logical scope and the methods that are formed by the logical combination of these rules are called optimization algorithms. In this study several metaheuristic algorithms are brought together to form a coalition under Weighted Superposition Attraction-Repulsion Algorithm (WSAR) in a parallel computing environment for solving complex optimization problems. The proposed approach runs different single solution based metaheuristic algorithms (SSBMAs) in parallel and employs WSAR (which a recently developed recently proposed swarm intelligence based optimizer) as controller. While SSBMAs are responsible for exploring the search space, WSAR controls the communication process between the SSBMAs. The presented method tested against some well-known complex optimization problems in three groups, namely, continuous optimization problems, binary optimization problems and combinatorial optimization problems. While CEC 2020 problems are selected as test problems for continuous optimization problems, the uncapacitated facility location problem (UFLP) and the set union knapsack problem (SUKP) are selected as test case for binary optimization problems. In addition, the Resource Constrained Project Scheduling Problem (RCPSP) and the Permutation Flow Shop Scheduling Problem (PFSP) are selected as test problems for combinatorial optimization. The obtained results are compared with some other optimization algorithms. The results of the comparison show that the proposed approach is competitive in terms of solution quality and solution time.

Benzer Tezler

  1. Effects of bus priority methods on adjacent mixed traffic

    Karma trafik akışında otobüs önceliği yöntemlerinin etkileri

    NIMA DADASHZADEH

    Doktora

    İngilizce

    İngilizce

    2019

    Trafikİstanbul Teknik Üniversitesi

    İnşaat Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. MURAT ERGÜN

  2. Metamaterial based transmission lines and their applications on matching circuits

    Metamateryal temelli iletim hatları ve uydurma devresi uygulamaları

    TOLOGON KARATAEV

    Doktora

    İngilizce

    İngilizce

    2016

    Elektrik ve Elektronik MühendisliğiYıldız Teknik Üniversitesi

    Elektronik ve Haberleşme Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. FİLİZ GÜNEŞ

  3. İki eksenli eğilme ve eksenel kuvvet altındaki betonarme çubukların optimal tasarımı

    Optimal design of reinforced concrete bars under biaxial bending and axial force

    AYŞEGÜL SÜMEYYE DALGIÇ

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2022

    İnşaat MühendisliğiEskişehir Osmangazi Üniversitesi

    İnşaat Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. HAKAN ÖZBAŞARAN

  4. A hybrid deep learning metaheuristic model for diagnosis of diabetic retinopathy

    Diyabetik retinopatinin tanısı için hibrit bir derin öğrenme meta-sezgisel modeli

    ÖMER FARUK GÜRCAN

    Doktora

    İngilizce

    İngilizce

    2022

    Endüstri ve Endüstri Mühendisliğiİstanbul Teknik Üniversitesi

    Endüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DR. ÖĞR. ÜYESİ ÖMER FARUK BEYCA

  5. A condition coverage-based black hole inspired meta-heuristic for test data generation

    Koşullu kaplam tabanlı ve kara delik algoritması bazlı test verisi üretimi için meta-sezgisel bir yöntem

    DERYA YELİZ ULUTAŞ

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2022

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Teknik Üniversitesi

    Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DR. ÖĞR. ÜYESİ AYŞE TOSUN KÜHN