Geri Dön

Genetik programlama ve mühendislikte uygulamaları

The genetic programming and its applications in engineering

PDF İndir

  1. Tez No: 774886
  2. Yazar: DAVUT ARI
  3. Danışmanlar: DOÇ. DR. BARIŞ BAYKANT ALAGÖZ
  4. Tez Türü: Doktora
  5. Konular: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Computer Engineering and Computer Science and Control
  6. Anahtar Kelimeler: Elektronik burun, Gen ifadesi regülasyonu, Genetik programlama, Hava kirliliği, Veri analizi, Electronic nose, Gene expression regulation, Genetic programming, Air pollution, Data analysis
  7. Yıl: 2023
  8. Dil: Türkçe
  9. Üniversite: İnönü Üniversitesi
  10. Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
  13. Sayfa Sayısı: Belirtilmemiş.

Özet

Genetik Programlama(GP) sembolik ve matematiksel model üretebilen bir evrimsel hesaplama yöntemidir. GP, evrimsel hesaplamanın bir türü olmasının yansıra aynı zamanda makine öğrenmesi uygulamalarında sıklıkla sembolik regresyon problemleri çözümünde kullanılmaktadır. İlk ortaya çıktığı zamandan beri birçok farklı disiplinde görülen modelleme problemlerinin çözümünde başarılı bir şekilde uygulanması sonucunda popüler evrimsel hesaplama yöntemleri arasına girmiştir. Bu tez çalışması kapsamında standart GP ve onun bir varyantı olan Gen İfadesi Programlama(Gene Expression Programming-GEP) yöntemi kullanılarak veri dayalı tahmin modelleri geliştirme ve mühendislik uygulamaları için araştırma çalışmaları gerçekleştirilmiştir. GP yönteminin uygulamada etkililiğini artırmak için veri normalizasyonu, topluluk öğrenme, hibrit model geliştirme ve hiperparametre optimizasyon teknikleri konularında araştırma yapılmıştır. Ayrıca GEP yönteminin kromozom yapısı modifiye edilmiş ve sabit değer belirleme problemine optimal bir çözüm önerilmiştir. Bu modifiye GEP kromozomu popüler metasezgisel optimizasyon yöntemleri ile optimize edilmiş ve böylece bir metasezgisel optimizasyon tabanlı GEP (MetaSezGEP) yaklaşımı geliştirilmiştir. Bu iyileştirmelerin mühendislik uygulamalarına katkıları araştırılmıştır.

Özet (Çeviri)

Genetic Programming (GP) is an evolutionary computational method that can generate symbolic and mathematical models. In addition to being a type of evolutionary computing, the GP is also frequently used in solving symbolic regression problems in machine learning applications. Since its first appearance, it has become one of the popular evolutionary calculation methods as a result of being successfully applied for solution of modeling problems appeared in many different disciplines. Within the scope of this thesis, research studies have been carried out for development of data driven prediction models and their engineering applications by using the classical GP and its a variant, Gene Expression Programming (GEP). In order to increase the effectiveness of these GP methods in practice, data normalization, ensemble learning, hybrid model development and hyperparameter optimization techniques are studied. In addition, the chromosome structure of the GEP method has been modified and an optimal solution to the constant value determination problem has been proposed. Then, the modified GEP method was combined with popular metaheuristic optimization methods, and thus a metaheuristic optimization based GEP (MetaSezGEP) approach was developed. Contributions of these improvements to some engineering applications have been investigated.

Benzer Tezler

  1. Tez No

    198255

    Mühendislikte tersine problem uygulamaları için genetik programlama yaklaşımı

    Genetic programming approach for inverse problem implemantations in enginering

    YENAL ARSLAN

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2005

    Mühendislik BilimleriZonguldak Karaelmas Üniversitesi

    Makine Eğitimi Ana Bilim Dalı

    Y.DOÇ.DR. CEVDET GÖLOĞLU

  2. Tez No

    507205

    Taşıyıcı yüzey sistemlerinin girdap kafes yöntemi ile analizi ve genetik algoritma ile eniyilemesi

    Analysis and optimization of lifting surface systems using vortex lattice method with genetic algorithm

    OSMAN MİRZA DEMİRCAN

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2018

    Havacılık ve Uzay Mühendisliğiİstanbul Teknik Üniversitesi

    Uçak ve Uzay Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. MAHMUT ADİL YÜKSELEN

  3. Tez No

    940884

    Optimization of centrifugal fan design using genetic algorithm and CST method

    Genetik algoritma ve CST yöntemi ile santrifüj fan tasarımının optimizasyonu

    ERKAN BİÇER

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2025

    Mekatronik Mühendisliğiİstanbul Teknik Üniversitesi

    Mekatronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. TUFAN KUMBASAR

  4. Tez No

    980439

    Buji ateşlemeli bir motorda mekanik verimdeki değişimingenetik programlama ile tahmini

    Prediction of the change in mechanical efficiency of a spark-ignition engine using genetic programming

    FATİH MEHMET DALMIŞ

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2025

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolKaramanoğlu Mehmetbey Üniversitesi

    Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DR. ÖĞR. ÜYESİ AHMET YILMAZ

    DR. ÖĞR. ÜYESİ ABDURRAHMAN DEMİRCİ

  5. Tez No

    1021715

    Mechanical interface optimization of printed circuit boards using multi-objective genetic algorithm

    Çok amaçlı genetik algoritma kullanılarak baskılı devre kartlarının mekanik arayüz optimizasyonu

    BARIŞ AKSOY

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2026

    Makine Mühendisliğiİstanbul Teknik Üniversitesi

    Makine Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. SERTAÇ ÇADIRCI

Geri Dön