Optimizasyon problemleri için yeni metasezgisel yaklaşımlar
Novel metaheuristic approaches for optimization problems
- Tez No: 792739
- Danışmanlar: PROF. DR. FAHRİ VATANSEVER
- Tez Türü: Doktora
- Konular: Elektrik ve Elektronik Mühendisliği, Electrical and Electronics Engineering
- Anahtar Kelimeler: Global optimizasyon yöntemi, Optimizasyon problemi, Sezgisel algoritmalar, Global optimization method, Optimization problem, Heuristic algorithms
- Yıl: 2023
- Dil: Türkçe
- Üniversite: Bursa Uludağ Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: Belirtilmemiş.
Özet
Optimizasyon işlemleri, mühendislik problemlerinde en sık karşılaşılan uygulamalardır. Bu tip problemlerin çözümünde klasik yöntemlerin yanında metasezgisel algoritmalardan da yoğun şekilde yararlanılmaktadır. Bu amaç doğrultusunda da birçok metasezgisel algoritma geliştirilmiş ve geliştirilmeye de devam edilmektedir. Bu tez çalışmasında; geometrik sekizli bölge arama algoritması (GSBA), modifiye adli tıp temelli soruşturma algoritması (modFBI) ve modifiye hiyerarşik yığın tabanlı optimizasyon algoritması (HBO-CO) olarak adlandırılan üç adet metasezgisel algoritma önerilmiştir. GSBA, böl ve yönet prensibinden ilham alırken, Cauchy tabanlı mutasyon ve karşıtlık temelli öğrenme diğer iki algoritmaya adapte edilmiştir. Önerilen metasezgisel algoritmalar, iki problem setine uygulanmış ve karşılaştırmalı biçimde test edilerek ayrıntılı performans değerlendirmeleri (Wilcoxon, Friedman testleri vb.) gerçekleştirilmiştir: birincisi sayısal (tek modlu, çok modlu ve yüksek boyutlu) fonksiyonlar ve ikincisi de 22 tane gerçek dünya problemleridir. Karşılaştırmalarda 5'i klasik ve 7'si güncel olmak üzere 12 tane algoritma kullanılmıştır. Gerçek dünya problemlerinde özellikle Elektrik-Elektronik mühendisliği uygulama alanına ait problemler (filtre tasarımları, harmonik eliminasyonları, dinamik ve statik ekonomik yük dağıtımları, parametre kestirimi, anten dizisi tasarımı vb.) ilgili algoritmalara uyarlanmış ve uygulanmıştır. Gerçekleştirilen testlerde önerilen GSBA algoritması, her iki problem setinde istatistikî olarak başarılı sonuçlara ulaşmıştır. Önerilen diğer iki algoritmanın; HBO-CO ve modFBI, nümerik sonuçlara göre kıyaslanan algoritmalardan daha iyi olduğu gözlemlenmiştir. Diğer yandan, gerçek dünya problemlerinde, bu üç algoritma arasında baskın bir algoritma olmayıp, bir problemde en iyi performansı gösteren algoritma diğer bir problemde en iyi olmayabilmektedir.
Özet (Çeviri)
Optimization techniques are among the prevalent methods utilized in resolving engineering challenges. In addition to traditional techniques, the application of metaheuristic algorithms has become widespread in addressing complex problem scenarios. To this end, numerous metaheuristic algorithms have been devised and ongoing efforts are being made to enhance their efficacy. In this thesis, three metaheuristic algorithms called geometric octal zone distance estimation algorithm (GSBA), modified forensic-based investigation algorithm (modFBI) and modified hierarchical heap-based optimization algorithm (HBO-CO) are proposed. The GSBA is inspired by the divide-and-conquer principle, while Cauchy-based mutation and opposition-based learning are adapted to the other two algorithms. The proposed algorithms are implemented and tested on two sets of problems, with a subsequent comparison of their performance. A comprehensive assessment of their performance is conducted (Wilcoxon, Friedman tests, etc.) through two distinct evaluation approaches. The first is numerical (unimodal, multimodal and high-dimensional) functions and the second is 22 real-world problems by comparing with 12 algorithms in total, 5 classical and 7 up-to-date. In real world problems, this study also incorporates problems relevant to the domain of Electrical and Electronics Engineering applications (filter designs, harmonic eliminations, dynamic and static economic load distributions, parameter estimation, antenna array design, etc.). From the experimental analysis, GSBA has achieved the most successful results for both numerical problem sets according to statistical analyzes. The other two proposed algorithms, which are HBO-CO and modFBI, were observed to be better than or at least comparable to the compared algorithms according to numerical results. On the other hand, in real-world problems, there is no absolute leader among the developed three algorithms. It can be observed that the algorithm that performs best in one problem cannot be the best in another problem.
Benzer Tezler
- Akış tipi çizelgeleme problemlerinin çözümünde metasezgisel yaklaşımların karşılaştırmalı olarak analizi
A comparative analysis of metaheuristic approaches developed for solving flowshop scheduling problems
MURAT RUHLUSARAÇ
- Bulanık çok modlu kaynak kısıtlı proje çizelgeleme problemlerinin çözümü için matematiksel bir model
A mathematical model for the solution of the fuzzy multi mode resource-constrained project scheduling problems
ÖMER ATLI
Doktora
Türkçe
2012
Endüstri ve Endüstri MühendisliğiHava Harp Okulu KomutanlığıEndüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. CENGİZ KAHRAMAN
- Doğadan esinlenen ve ses yankısına dayalı çözüm arama algoritması ile belge kümeleme
Document clustering with a nature-inspired and echolocation based search algorithm
SİNEM BÜYÜKSAATÇI
Doktora
Türkçe
2015
Endüstri ve Endüstri Mühendisliğiİstanbul ÜniversitesiEndüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. ŞÜKRÜ ALP BARAY
- Hemşire çizelgeleme problemi için bir metasezgisel yaklaşım
A metaheuristic approach for nurse scheduling problem
ECE ÇETİN
Yüksek Lisans
Türkçe
2015
Endüstri ve Endüstri MühendisliğiSelçuk ÜniversitesiEndüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı
YRD. DOÇ. DR. AHMET SARUCAN
- Girdap arama ve yapay alg algoritmalarının çok amaçlı optimizasyon problemlerine uyarlanması
Adaptation of vortex search and artificial algae algorithms for multiobjective optimization problems
AHMET ÖZKIŞ
Doktora
Türkçe
2018
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolSelçuk ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ AHMET BABALIK