Meta-sezgisel algoritmaların sistem tanımlama problemlerine uygulanması
Application of meta-heuristic algorithms to system identification problems
- Tez No: 803026
- Danışmanlar: DR. ÖĞR. ÜYESİ ŞEHMUS FİDAN
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Elektrik ve Elektronik Mühendisliği, Electrical and Electronics Engineering
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2023
- Dil: Türkçe
- Üniversite: Batman Üniversitesi
- Enstitü: Lisansüstü Eğitim Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Elektrik ve Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: 98
Özet
Son yıllarda çeşitli optimizasyon problemlerini çözmek için kullanılan meta-sezgisel optimizasyon algoritmalarının sayısında önemli artışlar yaşanmıştır. Bu tür algoritmalar, biyolojik evrim, sürü davranışı, bitki büyüme süreçleri vb. gibi fenomenlerden ilham alarak tasarlanmıştır. Çok çeşitli algoritmalar olmakla birlikte genetik algoritma, parçacık sürü optimizasyon algoritmaları oldukça popülerdir. Meta-heuristik algoritmalar, makine öğrenmesinde hiperparametre hesaplama, kontrolör tasarımı, finans vb. çok çeşitli uygulama alanlarında etkin bir şekilde kullanılmaktadır. Yapılan literatür araştırmalarında meta-heuristik algoritmaların sistem tanımlama problemlerine uygulanmasında önemli eksiklikler olduğu belirlenmiştir. Sistem tanımlama yöntemleri, sistemin giriş ve çıkış verilerini kullanarak sistemin matematiksel modelini belirlemeye çalışır. Bir sistemin matematiksel modelini elde etmek genellikle zahmetli ve karmaşık bir süreç olabilir. Bu sürecin giriş/çıkış verilerinin analiz edilmesi yoluyla sistem tanımlama yöntemleri kullanarak aşmak mümkündür. Bu şekilde, sistemin davranışını anlamak ve optimize etmek için kullanılabilecek bir model elde edilebilir. Bu çalışmada, Meta-sezgisel algoritmalar, saç kurutma(hair-dryer) deney setinden alınan giriş/çıkış verileri kullanılarak sistemin modelini elde etmek için kullanılmıştır. Tezde; yapay ekosistem (AEO), çiçek tozlaşma (FPA), karınca aslanı (ALO), güve-alev (MFO), halat çekme (TWO), atom arama (ASO), beyin fırtınası (BSO), su döngüsü (WCA), mercan resifleri (CRO) ve yaşam seçimi tabanlı algoritma (LCO) gibi çeşitli meta-sezgisel optimizasyon algoritmaları ele alınmış ve sistem tanımlama problemine uygulanmıştır. Belirtilen algoritmaların zaman, maksimum jenerasyon, erken durdurma ve fonksiyon hesaplama sınırlılıkları ele alınmış ve performansları incelenmiştir. Algoritmaların performanslar karşılaştırıldığında AEO algoritması, diğer algoritmalara göre yüksek bir performans göstermiştir. Yapılan analizler sonucunda önerilen meta-sezgisel algoritmaların sistem tanımlama problemlerine kolaylıkla ve başarıyla uygulanabileceği görülmüştür.
Özet (Çeviri)
In recent years, there has been a significant increase in the number of meta-heuristic optimization algorithms used to solve various optimization problems. These algorithms are designed by taking inspiration from biological evolution, swarm behavior, plant growth processes, and other phenomena. While there are a wide variety of algorithms, genetic algorithms and particle swarm optimization algorithms are quite popular. Meta-heuristic algorithms are effectively used in a wide range of applications such as hyperparameter optimization in machine learning, controller design, finance, and more. Literature research has identified important shortcomings in the application of meta-heuristic algorithms to system identification problems. System identification methods aim to determine the mathematical model of a system using its input and output data. Obtaining the mathematical model of a system can often be a tedious and complex process. However, this process can be overcome by using system identification methods based on the analysis of input-output data. In this way, a model that can be used to understand and optimize the behavior of the system can be obtained. In this study, various meta-heuristic algorithms were employed, including Artificial Ecosystem Optimization (AEO), Flower Pollination Algorithm (FPA), Ant Lion Optimizer (ALO), Moth Flame Optimization (MFO), Tug of War Optimization (TWO), Atom Search Optimization (ASO), Brain Storm Optimization (BSO), Water Cycle Algorithm (WCA), Coral Reefs Optimization (CRO), and Life Choice-Based Optimization Algorithm (LCO). These algorithms were applied to obtain the model of the system using the input/output data obtained from a hair dryer experiment. Factors such as time, maximum generation, early termination, and function computation limitations were considered, and the performance of the algorithms was examined. When comparing the performance of the algorithms, the AEO algorithm exhibited higher performance compared to other algorithms. The conducted analyses revealed that the proposed meta-heuristic algorithms can be easily and successfully applied to system identification problems.
Benzer Tezler
- Afet lojistiğinde araç rotalama problemi ve geliştirilen iki aşamalı bir optimizasyon yöntemi ile uygulama
Vehicle routing problem and a case study with evolved a two level optimization solution in humanitarian logistics
MUSTAFA BAL
Yüksek Lisans
Türkçe
2020
Endüstri ve Endüstri Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiŞehir ve Bölge Planlama Ana Bilim Dalı
PROF. DR. HÜSEYİN MURAT ÇELİK
- Time–cost–quality trade-off problems using evolutionary algorithms
Zaman-maliyet-kalite ödünleşim sorunlarının evrimsel algoritmalar kullanımı ile çözülmesi
YASHAR ARMAGHANI
Yüksek Lisans
İngilizce
2014
İnşaat Mühendisliğiİstanbul Teknik Üniversitesiİnşaat Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. GÜL POLAT TATAR
- Optimizasyon kuramında yeni bir metasezgisel yaklaşım: Ergen kimlik arama algoritması (AISA) ve mühendislik uygulamaları
A novel metaheuristic approach in optimization theory: Adolescent identity search algorithm (AISA) and engineering applications
EŞREF BOĞAR
Doktora
Türkçe
2021
Elektrik ve Elektronik MühendisliğiPamukkale ÜniversitesiElektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. SELAMİ BEYHAN
- Integrating path planning and image processing with UAVs for disease detection and yield estimation in indoor agriculture
Kapalı alan tarımda hastalık tespiti ve verim tahmini için rota planlama ve görüntü işlemenin İHA'larla entegre edilmesi
ONAT ERDOĞMUŞ
Yüksek Lisans
İngilizce
2024
Mekatronik Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiMekatronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. ERDİNÇ ALTUĞ
- Matlab OPC araç kutusu kullanarak doğru akım motoru kontrolü
Direct current motor control using Matlab OPC toolbox
BURAK ÇAĞRI DUBA
Yüksek Lisans
Türkçe
2024
Mekatronik MühendisliğiManisa Celal Bayar ÜniversitesiMakine ve İmalat Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ SERKAN ÇAŞKA