Geri Dön

Comparison of modified genetic algorithm & monkey search algorithmon specific benchmark functions

Modifiye genetik algoritması & maymun araştırma algoritması

  1. Tez No: 770996
  2. Yazar: MUSTAFA TUNAY
  3. Danışmanlar: PROF. DR. ALİ HAYDAR
  4. Tez Türü: Yüksek Lisans
  5. Konular: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Computer Engineering and Computer Science and Control
  6. Anahtar Kelimeler: Modifiye Genetik Algoritması, Maymun Araştırma Algoritması, Evrimsel Algoritmalar, Genel Optimizasyon, ve Benchmark Problemleri, Modified Genetic Algorithm, Monkey Search Algorithm, Evolutionary Algorithms, Global Optimization and Benchmark Problems
  7. Yıl: 2011
  8. Dil: İngilizce
  9. Üniversite: Girne Amerikan Üniversitesi
  10. Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
  13. Sayfa Sayısı: 70

Özet

Genetik algoritma (GA) doğal evrim sürecini taklit eden bir sezgisel aramadır. Genetik algoritmalar sınıflarına ait büyük evrimsel algoritmalar doğal esinlenme tekniklerimi kullanarak mutasyon, seçim ve çaprazlama uygulayarak, sorunlara çözüm üretmektedir. Modifiye genetik algoritması, genetik algoritmasından esinlenilerek oluşturulmuştur. Bu algoritma seleksiyon, mutasyon ve çaprazlama gibi temel adımlar açıklanmıştır. Ayrıca, genetik algoritmadan farklı olarak, her populasyonun son beş biti ikişer, ikişer eşleme yaparak yerleri değişmektedir. Maymun araştırma algoritması, bir ağaca tırmanan maymun davranışına göre, en iyi meta_sezgisel arama anlamına gelmektedir. Bu algoritma genel problemlerin çözümü için, ağaçları çözüm olarak önermektedir. Araştırmanın genel kaynağı, ağaca yemek aramak için tırmanan maymunların davranışlarından bahsedilmektedir. Maymunlar en iyi yiyecekleri keşfetmek için ağaçların dallarına tırmanır, işte bu en iyi ve en verimli sonucu ortaya çıkarır. Maymun araştırma algoritma çözümleri optimizasyon problemi, maymun araştırma algoritmasıyla entegre edilmiş, tırmanma sürecini izlemek, atlama süreci ve takla sürecindeki parametrelerinin seçimiyle de ilişkilendirilmektedir. Bu iş verimini gösteren kriterler, karşılaştırmalar ve değerlendirmeler, brenchmark problemleri kullanılarak, elde edilen sonuçlar gösterilmiştir.

Özet (Çeviri)

A genetic algorithm (GA) is a search heuristic that mimics the process of natural evolution. Genetic algorithms belong to the larger class of evolutionary algorithms (EA), which generate solutions to optimization problems using techniques inspired by natural evolution, such as mutation, selection and crossover. Modified Genetic Algorithm is formed for global optimization inspired Genetic Algorithm. The main steps of this algorithm explained such as selection, mutation and crossover. Moreover, the main difference from Genetic Algorithm is about the last five of each population's last five bits are replaced two by two. Monkey Search Algorithm (MSA) refers meta-heuristic search for optimization according to the behavior of a monkey climbing a tree. This algorithm offered to endure about trees of solution for solving global optimization problems. The general behavior of the search looks like a monkey which is looking for food by climbing trees. The monkeys climbed the trees and explore the tree's branches searching for food selecting which yield best results. MSA algorithm applies selections of the parameters in the climb process, watch-jump process and somersault process that is incorporated into MSA that have helped with solutions our optimization problem. This work shows the results obtained for using the benchmark problems demonstrating efficiency.

Benzer Tezler

  1. Kablosuz algılayıcı ağlarda yönlendirme için genel uygulama geliştirme çerçevesinin tasarımı

    Kablosuz algilayici ağlarda yönlendi̇rme i̇çi̇n genel uygulama geli̇şti̇rme çerçevesi̇ni̇n tasarimi

    ALİ NOUROUZI ALLAYLEH

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    2015

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Üniversitesi

    Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. AHMET SERTBAŞ

    PROF. DR. A.HALİM ZAİM

  2. A comprehensive assessment on various impacts of climate change in Western Black Sea and Euphrates-Tigris basins, Turkey

    Türkiye'nin Batı Karadeniz ve Dicle-Fırat havzalarında iklim değişikliğinin muhtelif tesirlerinin geniş kapsamlı değerlendirilmesi

    MUSTAFA NURI BALOV

    Doktora

    İngilizce

    İngilizce

    2019

    İnşaat Mühendisliğiİstanbul Teknik Üniversitesi

    İnşaat Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. ABDÜSSELAM ALTUNKAYNAK

  3. 6 eksen kuvvet tork algılayıcısı tasarımı, kalibrasyonuve deneysel doğrulanması

    6 axis force torque sensor design, calibration andexperimental validation

    EYYÜP IŞIKER

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2024

    Makine Mühendisliğiİstanbul Teknik Üniversitesi

    Makine Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DR. ÖĞR. ÜYESİ HÜLYA YALÇIN

    DR. ÖĞR. ÜYESİ NURDAN BİLGİN

  4. A genetic algorithm for a flexible job shop scheduling problem with sequence dependent set up times

    Sıra bağımlı hazırlık zamanlı esnek atölye çizelgeleme problemi için bir genetik algoritma

    EZGİ ÖZDÖL

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2011

    Endüstri ve Endüstri MühendisliğiDokuz Eylül Üniversitesi

    Endüstri Mühendisliği Bölümü

    YRD. DOÇ. DR. GÖKALP YILDIZ

  5. İyileştirilmiş elektro arama optimizasyon algoritması ile meta sezgisel yaklaşım

    Meta-heuristic approach with improved electro search optimization algorithm

    İNAYET HAKKI ÇİZMECİ

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    2023

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolSelçuk Üniversitesi

    Bilişim Teknolojileri Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. ADEM ALPASLAN ALTUN