Çok amaçlı optimizasyon algoritmalarının tasarımı için kümeleme esaslı yeni bir arşiv indirgeme yönteminin geliştirilmesi ve uygulanması
Development and application of a new clustering-based archive reduction method for the design of multi-objective optimization algorithms
- Tez No: 855044
- Danışmanlar: PROF. DR. HAMDİ TOLGA KAHRAMAN
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Computer Engineering and Computer Science and Control
- Anahtar Kelimeler: Evrimsel algoritmalar, Metasezgisel algoritmalar, Optimizasyon, Pareto kümesi, Pareto, Vilfredo, Çok kriterli optimizasyon, Evolutionary algorithms, Metaheuristic algorithms, Optimization, Pareto set, Pareto, Vilfredo, Multi criteria optimization
- Yıl: 2024
- Dil: Türkçe
- Üniversite: Karadeniz Teknik Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Yazılım Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Yazılım Mühendisliği Bilim Dalı
- Sayfa Sayısı: Belirtilmemiş.
Özet
Amaç fonksiyonları çatışma halinde olan çok amaçlı optimizasyon problemlerinin çözümlenmesinde başlıca zorluk küresel en iyi çözüm setinin kararlı ve etkili bir şekilde bulunmasıdır. Literatürdeki çalışmalar kalabalık mesafesi yönteminin arama uzayındaki çeşitliliği sağlamada yetersiz kaldığını rapor etmektedir. Bu tez çalışmasında Pareto-tabanlı çok amaçlı evrimsel arama algoritmalarının çok tipli çok amaçlı optimizasyon problemleri üzerindeki arama performansının iyileştirilmesi için yeni bir arşiv indirgeme yöntemi önerilmektedir. Önerilen yöntemde arşiv indirgeme işlemi dinamik anahtarlamalı referans uzaylar esaslı kümeleme algoritması tarafından yerine getirilmektedir. Bu süreçte, kümeleme mekanizmasının görevi arşivdeki vektörlerin sayısında aşım olduğunda, vektörleri benzerliklerine göre gruplandırmak ve her kümeden sadece bir vektör seçerek arşivi güncellemektir. Kümeleme işleminin gerçekleştirilmesinde referans alınan uzay vektörünün dinamik bir şekilde belirlenmesi sayesinde karar ve amaç uzaylarında çeşitlilik sağlanabilmektedir. Test çalışmalarından elde edilen sonuçlara göre, tasarlanan algoritma hem baz algoritmadan, hem iyileştirilmiş versiyonundan hem de güçlü rakiplerinden daha iyi performans metrik değerlerine sahiptir.
Özet (Çeviri)
The main challenge in solving multi-objective optimization problems with conflicting objective functions is to find the global optimal solution set in a stable and efficient way. Studies in the literature report that the crowd distance method fails to provide diversity in the search space. In this thesis, a new archive reduction method is proposed to improve the search performance of Pareto-based multi-objective evolutionary search algorithms on multimodal multi-objective optimization problems. In the proposed method, the archive reduction process is performed by a clustering algorithm based on dynamic switched reference spaces. In this process, the task of the clustering mechanism is to group the vectors according to their similarity and update the archive by selecting only one vector from each cluster when the number of vectors in the archive is exceeded. By dynamically determining the reference space vector for the clustering process, the decision and objective spaces can be varied. According to the results obtained from the test runs, the algorithm designed has better performance metric values than both the base algorithm, its improved version and its strong competitors.
Benzer Tezler
- Kablosuz algılayıcı ağlarda yönlendirme için genel uygulama geliştirme çerçevesinin tasarımı
Kablosuz algilayici ağlarda yönlendi̇rme i̇çi̇n genel uygulama geli̇şti̇rme çerçevesi̇ni̇n tasarimi
ALİ NOUROUZI ALLAYLEH
Doktora
Türkçe
2015
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. AHMET SERTBAŞ
PROF. DR. A.HALİM ZAİM
- Quantum circuit synthesis
Kuantum devre sentezi
ÖMER CAN SUSAM
Yüksek Lisans
İngilizce
2015
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Teknik ÜniversitesiNanobilim ve Nanomühendislik Ana Bilim Dalı
YRD. DOÇ. DR. MUSTAFA ALTUN
- Fake news classification using machine learning and deep learning approaches
Makine öğrenimi ve derin öğrenme yaklaşımlarını kullanarak sahte haber sınıflandırması
SAJA ABDULHALEEM MAHMOOD AL-OBAIDI
Yüksek Lisans
İngilizce
2023
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolGazi ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ TUBA ÇAĞLIKANTAR
- Uygunluk mesafe dengesi tabanlı sezgisel optimizasyon algoritmalarının güç sistemi problemlerine uygulanması
Application of fitness distance balance based heuristic optimization algorithms to power system problems
HÜSEYİN BAKIR
Doktora
Türkçe
2022
Elektrik ve Elektronik MühendisliğiDüzce ÜniversitesiElektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. UĞUR GÜVENÇ
PROF. DR. HAMDİ TOLGA KAHRAMAN
- Target UAV conceptual design optimization using multi-objective genetic algorithm
Çok amaçlı genetik algoritma kullanılarak hedef iha kavramsal tasarım optimizasyonu
ERDEM ŞİMŞEK
Yüksek Lisans
İngilizce
2025
Havacılık ve Uzay Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiUçak ve Uzay Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. İBRAHİM ÖZKOL