Genetik programlama ve mühendislikte uygulamaları
The genetic programming and its applications in engineering
- Tez No: 774886
- Danışmanlar: DOÇ. DR. BARIŞ BAYKANT ALAGÖZ
- Tez Türü: Doktora
- Konular: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Computer Engineering and Computer Science and Control
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2023
- Dil: Türkçe
- Üniversite: İnönü Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: 123
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
- Mühendislikte tersine problem uygulamaları için genetik programlama yaklaşımı
Genetic programming approach for inverse problem implemantations in enginering
YENAL ARSLAN
Yüksek Lisans
Türkçe
2005
Mühendislik BilimleriZonguldak Karaelmas ÜniversitesiMakine Eğitimi Ana Bilim Dalı
Y.DOÇ.DR. CEVDET GÖLOĞLU
- Finite element and soft computing modeling of axial load carrying capacity of concrete filled composite short columns
Beton dolgulu kompozit kısa kolonların eksenel yük taşıma kapasitesinin sonlu elemanlar ve esnek hesaplama yöntemi kullanılarak modellenmesi
AYŞEGÜL ERDOĞAN
Doktora
İngilizce
2020
İnşaat MühendisliğiGaziantep Üniversitesiİnşaat Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. ESRA METE GÜNEYİSİ
- Dar gözenekli kanalların akustik ve akış davranışlarının optimizasyonu - dizel partikül filtresine uygulanması
Optimization of acoustic and flow behavior of narrow porous channels - applied to the diesel particulate filter
SİNEM ÖZTÜRK
Doktora
Türkçe
2016
Makine Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiMakine Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. HALUK EROL
- 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
2025
Mekatronik Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiMekatronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. TUFAN KUMBASAR
- Supersonic impulse turbine design and optimization for liquid rocket engines
Sıvı yakıtlı roket motorları için ses üstü etki tipli türbin tasarımı ve optimizasyonu
ANIL KÜÇÜK
Yüksek Lisans
İngilizce
2025
Havacılık ve Uzay Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiUçak ve Uzay Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. BAYRAM ÇELİK