Genetic algorithm responses of advection diffusion processes
Adveksiyon difüzyon denklemlerine genetik algoritma tepkileri
- Tez No: 755258
- Danışmanlar: PROF. DR. MURAT SARI
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Matematik, Mathematics
- Anahtar Kelimeler: Genetik Algoritma, adveksiyon difüzyon denklemi, sezgisel metotlar, Difüzyon denklemi, Genetik algoritmalar, Sezgisel yöntemler, Genetic algorithm, advection diffusion equation, heuristic methods, Diffusion equation, Genetic algorithms
- Yıl: 2022
- Dil: İngilizce
- Üniversite: Yıldız Teknik Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Matematik Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Uygulamalı Matematik Bilim Dalı
- Sayfa Sayısı: Belirtilmemiş.
Özet
Bu çalışma, çeşitli disiplinlerde karşılaşılan adveksiyon difüzyon modellerini çözmek için modifiye edilmiş bir Genetik Algoritmaya dayalı yeni bir evrimsel yaklaşım sunmaktadır. Algoritma, optimum aday çözüme ulaşmak için doğal seleksiyonu taklit eder ve çaprazlama, mutasyon ve seçilim gibi genetik operatörlerle en uygun çözümün hayatta kalmasını sağlar. Aday çözümleri temsil eden reel değerli kromozomlar, sonlu fark yaklaşımlarıyla elde edilen uygunluk puanlarına göre elenmiştir. Prematüre yakınsamaya sebep olan baskın bireylerin etkisini engellemek amacıyla, seçim aşamasından önce popülasyon ailelere ayrılmıştır. Her bir ailenin genetik bilgisini korumak için bir sonraki neslin ebeveynleri bu ailelerden seçilmiştir. Daha sonra üreme aşaması çeşitliliği artırmak amacıyla çok yönlü ve çok noktalı çaprazlamalarla iyileştirilmiştir. Son olarak, farklı parametre değerleriyle adveksiyon difüzyon denklemine ait dört test problemi incelenmiştir ve sonuçlar model denklemlerin kesin çözümleriyle karşılaştırılmıştır. Önerilen algoritmanın, düşük hesaplama maliyetleriyle tutarlı hata aralıkları sunarak çok etkili olduğu görülmüştür. Belirgin hassasiyete sahip sonuçlar, algoritmanın doğadaki süreçlerin zorlayıcı durumları için ne kadar güvenilir ve esnek olduğunu göstermiştir.
Özet (Çeviri)
This work provides a new evolutionary approach based on a modified Genetic Algorithm for solving advection diffusion models in natural processes encountered in various branches of science. The algorithm reaches the optimum candidate solution by imitating natural selection and ensure that the fittest survives by genetic operators such as crossover, mutation and selection. Real valued chromosomes representing the candidate solutions have been eliminated according to their fitness scores through finite difference approximations. To prevent the effect of dominant individuals causing premature convergence, the population has been partitioned to families before selection. Parents of the next generation have been composed of individuals selected from these families to prevent the genetic information of each. Next, the breeding stage has been improved with multidirectional and multipoint crossover to boost diversity. Finally, four test problems of the advection diffusion equation with different parameter values have been examined and the results have been compared with the exact solutions of the model equations. The proposed algorithm has seen to be a very effective for the model by giving the consistent error intervals with low computational costs. The results with significant sensitivities revealed how reliable and flexible the algorithm is for the challenging cases of processes in nature.
Benzer Tezler
- Genetik algoritma ile tamsayı dereceli ve kesirli dereceli kontrolör tasarımı
Design of integer and fractional order controller with genetic algorithm
CEREN ARAÇLI
Yüksek Lisans
Türkçe
2023
Elektrik ve Elektronik MühendisliğiAydın Adnan Menderes ÜniversitesiElektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. MÜNEVVER MİNE ÖZYETKİN
- Aktif filtrelerin tasarımında genetik algoritma kullanımı
Use of genetic algorithm in the design of active filters
KÜBRA ASLAN
Yüksek Lisans
Türkçe
2019
Elektrik ve Elektronik MühendisliğiFırat ÜniversitesiElektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. MELİH CEVDET İNCE
- Ölçeklerin kısaltılmasında kullanılan karınca kolonisi optimizasyonu ve genetik algoritma yöntemlerinin karşılaştırılması
Comparison of ant colony optimization and genetic algorithm methods for scale reduction
RABİA KARAHİSAR
Yüksek Lisans
Türkçe
2024
Eğitim ve ÖğretimBolu Abant İzzet Baysal ÜniversitesiEğitim Bilimleri Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. İBRAHİM UYSAL
- Çoklu çarpan jet sisteminin sayısal olarak incelenmesi ve genetik algoritma ile çok hedefli tasarım optimizasyonu
Numerical investigation of multiple impinging jet system and multi objective design optimization using genetic algorithm
ALPEREN YILDIZELİ
Yüksek Lisans
Türkçe
2019
Mühendislik Bilimleriİstanbul Teknik ÜniversitesiMakine Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ SERTAÇ ÇADIRCI
- Fuzzy-PSO control of linear and nonlinear systems
Doğrusal ve doğrusal olmayan sistemlerde bulanık sürü parçacığı optimizasyonu yaklasımı ile kontrol
TOLGA KAYA
Yüksek Lisans
İngilizce
2014
Elektrik ve Elektronik Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiKontrol ve Otomasyon Mühendisliği Ana Bilim Dalı
YRD. DOÇ. GÜLAY ÖKE