Comparison of modified genetic algorithm & monkey search algorithmon specific benchmark functions
Modifiye genetik algoritması & maymun araştırma algoritması
- Tez No: 770996
- Danışmanlar: PROF. DR. ALİ HAYDAR
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Computer Engineering and Computer Science and Control
- 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
- Yıl: 2011
- Dil: İngilizce
- Üniversite: Girne Amerikan Üniversitesi
- Enstitü: Yurtdışı Enstitü
- Ana Bilim Dalı: Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: Belirtilmemiş.
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
- Cam ve plastik seraların sonbahar domates üretimi yönünden karşılaştırılması
Başlık çevirisi yok
ERGUN DURAN
- Konut bölgelerinde parsel düzeni uygulamasının kent topraklarının rasyonel kullanımı çerçevesinde mimari açıdan değerlendirilmesi
An Architeet's Criticism of the Currently Practised method of plot formation in residential areas from the point of View of rational utilization of urban deatories
SUZAN ESİRGEN
Yüksek Lisans
Türkçe
1986
Şehircilik ve Bölge PlanlamaGazi ÜniversitesiŞehir ve Bölge Planlama Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. UMUR ERKMAN
- Bölünüme bağlı olmayan varyans çözümlemesi çoklu karşılaştırmalar ve tarımda uygulamaları
Distiribution-free analyis of variance multiple comparisons and applications in agriculture
HAMZA GAMGAM
- Çeşitli rib örgülerin boyutsal özellikleri üzerine bazı araştırmalar
Başlık çevirisi yok
ARZU YAĞCI
Yüksek Lisans
Türkçe
1986
Tekstil ve Tekstil MühendisliğiEge ÜniversitesiTekstil Mühendisliği Ana Bilim Dalı
YRD. DOÇ. DR. ARİF KURBAK
- Pamuk ipliklerinde istatiksel bir hata analiz yönteminin geliştirilmesi üzerinde araştırmalar
Başlık çevirisi yok
AYŞE KARAKOR
Yüksek Lisans
Türkçe
1986
Tekstil ve Tekstil MühendisliğiEge ÜniversitesiTekstil Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. GÜNGÖR BAŞER