Geri Dön

Karasinek algoritması: Küresel optimizasyon amaçlı yeni bir metasezgisel yaklaşımı

Housefly algorithm: A novel metaheuristic approach for global optimization

  1. Tez No: 810740
  2. Yazar: SEMİH YÜKSEL
  3. Danışmanlar: DOÇ. DR. ABDULLAH ELEN
  4. Tez Türü: Yüksek Lisans
  5. Konular: Mekatronik Mühendisliği, Mühendislik Bilimleri, Mechatronics Engineering, Engineering Sciences
  6. Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
  7. Yıl: 2023
  8. Dil: Türkçe
  9. Üniversite: Bandırma Onyedi Eylül Üniversitesi
  10. Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Mekatronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Mekatronik Mühendisliği Bilim Dalı
  13. 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

  1. 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

    İngilizce

    2007

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Teknik Üniversitesi

    Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF.DR. MÜHİTTİN GÖKMEN

  2. 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

    İngilizce

    2017

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Teknik Üniversitesi

    Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. SEMA FATMA OKTUĞ

  3. 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

    İngilizce

    2017

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Teknik Üniversitesi

    Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. ZEHRA ÇATALTEPE

  4. 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

    İngilizce

    2016

    Deprem Mühendisliğiİstanbul Teknik Üniversitesi

    İnşaat Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. ERCAN YÜKSEL

  5. 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

    İngilizce

    2017

    Havacılık Mühendisliğiİstanbul Teknik Üniversitesi

    Uçak ve Uzay Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. ONUR TUNÇER