Karasinek algoritması: Küresel optimizasyon amaçlı yeni bir metasezgisel yaklaşımı
Housefly algorithm: A novel metaheuristic approach for global optimization
- Tez No: 810740
- Danışmanlar: DOÇ. DR. ABDULLAH ELEN
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Mekatronik Mühendisliği, Mühendislik Bilimleri, Mechatronics Engineering, Engineering Sciences
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2023
- Dil: Türkçe
- Üniversite: Bandırma Onyedi Eylül Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Mekatronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Mekatronik Mühendisliği Bilim Dalı
- Sayfa Sayısı: 110
Özet
Optimizasyon problemlerini çözmek, mühendislik sistem tasarımının önemli bir parçasıdır. Günümüze kadar, mühendislik optimizasyon problemlerinin optimal çözümlerini aramak için çeşitli türde optimizasyon algoritmaları geliştirilmiştir. Algoritmaların rastgele özellikleri açısından optimizasyon yöntemleri, deterministik yöntemler ve modern metasezgisel algoritmalar olmak üzere iki kategoriye ayrılabilir. Genel olarak, metasezgisel algoritmaların çoğu doğadan ilham almaktadır. Bu tez çalışmasında, optimizasyon problemlerinin çözülmesi amacıyla doğadan esinlenilerek yeni bir metasezgisel algoritma önerilmiştir. Karasinek Algoritması (KSA) olarak isimlendirdiğimiz yöntem, karasineklerin doğal davranışları göz önüne alınarak geliştirilmiştir. Önerilen algoritma, sentetik kıyaslama fonksiyonları ve gerçek dünya problemleri kullanılarak test edilmiştir. Sonuçlar, literatürde iyi bilinen metasezgisel yöntemler ile karşılaştırılmıştır. Deneysel çalışmalarda elde edilen sonuçlara göre önerilen yöntem hem sentetik kıyaslama fonksiyonlarında hem de gerçek dünya problemlerinde oldukça başarılı sonuçlar vermiştir.
Özet (Çeviri)
Solving optimization problems is an important part of engineering system design. To date, various types of optimization algorithms have been developed to search for optimal solutions of engineering optimization problems. In terms of the random properties of algorithms, optimization methods can be divided into two categories, deterministic methods and modern metaheuristic algorithms. In general, most metaheuristic algorithms are inspired by nature. In this thesis, a new metaheuristic algorithm, inspired by nature, is proposed to solve optimization problems. The method we call the Housefly Algorithm (KSA) was developed by considering the natural behavior of black flies. The proposed algorithm has been tested using synthetic comparison functions and real-world problems. The results were compared with metaheuristic methods well known in the literature. According to the results obtained in the experimental studies, the proposed method gave very successful results both in synthetic comparison functions and in real world problems.
Benzer Tezler
- 3D model based stochastic tracking of license plates in video sequences
Video dizilerindeki araç plakalarının üç boyutlu model yardımıyla stokastik yöntemlerle izlenmesi
İLHAN KUBİLAY YALÇIN
Doktora
İngilizce
2007
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Teknik ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF.DR. MÜHİTTİN GÖKMEN
- New approaches for quality of service provisioning in cognitive radio networks
Bilişsel radyo ağlarında servis kalitesini yükseltmeye yönelik yeni yaklaşımlar
GÜLNUR SELDA UYANIK
Doktora
İngilizce
2017
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Teknik ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. SEMA FATMA OKTUĞ
- Alignment of eye tracker and camera data by using different methods in human computer interaction experiments
İnsan bilgisayar etkileşim deneylerinde göz izleme cihazı ve kamera verisinin farklı yöntemler ile hizalanması
LEYLA GARAYLI
Yüksek Lisans
İngilizce
2017
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Teknik ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. ZEHRA ÇATALTEPE
- An adaptive modal pushover analysis procedure to evaluate the earthquake performance of high-rise buildings
Yüksek binaların deprem performansının değerlendirilmesi için bir uyarlamalı itme analizi yöntemi
MELİH SÜRMELİ
Doktora
İngilizce
2016
Deprem Mühendisliğiİstanbul Teknik Üniversitesiİnşaat Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. ERCAN YÜKSEL
- Optimization of a centrifugal compressor impeller using genetic algorithm coupled with artificial neural networks
Bir santrifüj kompresör çarkının yapay sinir ağına bağlı genetik algoritma kullanılarak aerodinamik eniyilemesinin yapılması
BAŞAR BURAK ÖZKAHYA
Yüksek Lisans
İngilizce
2017
Havacılık Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiUçak ve Uzay Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. ONUR TUNÇER