Geri Dön

Global optimizasyon ve mühendislik tasarımı problemleri için Bonobo optimizasyonu tabanlı yeni hibrit algoritmaların geliştirilmesi

Development of new hybrid algorithms based on Bonobo optimization for global optimization and engineering design problems

PDF İndir

  1. Tez No: 859293
  2. Yazar: ELİF SÜMEYYE BAZNA
  3. Danışmanlar: DR. ÖĞR. ÜYESİ SİNEM AKYOL
  4. Tez Türü: Yüksek Lisans
  5. Konular: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Computer Engineering and Computer Science and Control
  6. Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
  7. Yıl: 2024
  8. Dil: Türkçe
  9. Üniversite: Fırat Üniversitesi
  10. Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Yazılım Mühendisliği Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
  13. Sayfa Sayısı: 119

Özet

Teknolojinin ilerlemesiyle beraber günden güne zorlaşan optimizasyon problemleri için sürekli yeni algoritmalar tanıtılmaktadır. Çözümün çok zor olduğu ya da uzun zaman aldığı problemlerde optimal çözümün kabul edilebilirliğine göre yeni yöntemler geliştirilmektedir. Bu alanda literatürde çok sayıda algoritma bulunmaktadır. Her problem için tek bir algoritmanın varlığının yeterli olmamasından dolayı birden fazla problemin çözümü için kullanılacak şekilde ayarlanabilir algoritmalar problem çözümünü oldukça kolaylaştırmaktadır. Bu çalışmada Bonobo Optimizasyon Algoritması, Gri Kurt Optimizasyon Algoritması, Parçacık Sürü Optimizasyon Algoritması ve Yapay Arı Kolonisi Optimizasyon Algoritması detaylı olarak incelenmektedir. Aynı zamanda Bonobo Optimizasyon Algoritması tabanlı dört farklı hibrit algoritma önerilmektedir. Bonobo Optimizasyon Algoritması ve Gri Kurt Optimizasyon Algoritmasının hibritlenmesiyle elde edilen BOGKO, Bonobo Optimizasyon Algoritması ve Parçacık Sürü Optimizasyon Algoritmasının hibritlenmesiyle elde edilen BOPSO, Bonobo Optimizasyon Algoritması ve Yapay Arı Kolonisi Optimizasyon Algoritmasının hibritlenmesiyle elde edilen BOYAK ve bu dört algoritmanın hibritlenmesiyle elde edilen HibritBO algoritmasının performansları standart kalite testi fonksiyonları, Cec'2019 fonksiyonları ve mühendislik tasarım problemleri ile test edilerek performansları kıyaslanmaktadır. Bu çalışmada aynı zamanda Bonobo Optimizasyon Algoritmasında kullanılan iki ayrı parametre değeri olan alfa bonobo için paylaşım katsayısı (scab) ve seçilen bonobo için paylaşım katsayısı (scsb) parametreleri, kaotik haritalarla yeniden üretilmekte ve elde edilen sonuçların Klasik BO algoritmasına göre daha iyi sonuçlar verdiği gösterilmektedir. Aynı zamanda mühendislik tasarım problemlerinin çözümü için de bu algoritmalar kullanılmaktadır. Elde edilen sonuçlar tablolar halinde açıklanmaktadır. Alınan sonuçlara göre çoğu zaman hibrit algoritmalardan elde edilen sonuçların klasik algoritmalara göre daha iyi sonuçlar verdiği gösterilmektedir.

Özet (Çeviri)

With the advancement of technology, new algorithms are constantly being introduced for optimization problems that are becoming more difficult day by day. In problems where the solution is very difficult or takes a long time, new methods are developed according to the acceptability of the optimal solution. There are many algorithms in the literature in this field. Since the existence of a single algorithm for each problem is not sufficient, algorithms that can be adjusted to be used to solve more than one problem make problem solving much easier. In this study, the Bonobo Optimization Algorithm, Grey Wolf Optimization Algorithm, Particle Swarm Optimization Algorithm, and Artificial Bee Colony Optimization Algorithm are examined in detail. Additionally, four different hybrid algorithms based on the Bonobo Optimization Algorithm are proposed. BOGKO, obtained by hybridizing the Bonobo Optimization Algorithm and the Grey Wolf Optimization Algorithm, BOPSO, obtained by hybridizing the Bonobo Optimization Algorithm and the Particle Swarm Optimization Algorithm, BOYAK, obtained by hybridizing the Bonobo Optimization Algorithm and the Artificial Bee Colony Optimization Algorithm, and the performance of the HybridBO algorithm obtained by hybridizing these four algorithms are compared by testing them on standard quality test functions, Cec'2019 functions, and engineering design problems. In this study, two separate parameter values used in the Bonobo Optimization Algorithm, the sharing coefficient (scab) for alpha bonobo and the sharing coefficient (scsb) parameters for the selected bonobo, are reproduced with chaotic maps and it is shown that the obtained results give better results than the Classic BO algorithm. These algorithms are also used to solve engineering design problems. The results obtained are explained in tables. According to the results, it is shown that the results obtained from hybrid algorithms often give better results than classical algorithms.

Benzer Tezler

  1. Tez No

    772459

    Seismic capacity of masonry arches optimally strengthened with fibre-reinforced polymer: Experimental and numerical investigation

    Lif takviyeli polimer ile optimum olarak güçlendirilen yığma kemerlerin sismik kapasitesi: Deneysel ve sayısal araştırma

    İSMAİL HAKKI TARHAN

    Doktora

    İngilizce

    İngilizce

    2022

    İnşaat MühendisliğiAtatürk Üniversitesi

    İnşaat Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. HABİB UYSAL

    PROF. DR. PAULO BARBOSA LOURENCO

  2. Tez No

    302450

    Taşıt elemanlarının optimum tasarımı için bilgisayar destekli analiz ve simülasyon tabanlı bütünleşik bir algoritma geliştirilmesi

    Developing an integrated computer aided analyses and simulation based algorithm for optimum design of vehicle components

    İDRİS KAREN

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    2011

    Makine MühendisliğiUludağ Üniversitesi

    Makine Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. FERRUH ÖZTÜRK

  3. Tez No

    900844

    Kaotik mutasyon stratejileri tabanlı tek aday optimizasyon algoritmalarının mühendislik tasarım problemlerinde uygulanması

    Application of chaotic mutation strategies-based single candidate optimization algorithms in engineering design problems

    HALİL İBRAHİM EMEK

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2024

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolBilecik Şeyh Edebali Üniversitesi

    Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. UĞUR YÜZGEÇ

  4. Tez No

    879779

    Design and meta-heuristic based optimization of axial-flux induction generator for variable speed wind turbines

    Değişken hızlı rüzgâr türbinleri için eksenel akılı asenkron generatör tasarımı ve meta-sezgisel yöntemlerle optimizasyonu

    BATI EREN ERGUN

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2024

    Elektrik ve Elektronik Mühendisliğiİstanbul Teknik Üniversitesi

    Elektrik Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. MEHMET ONUR GÜLBAHÇE

  5. Tez No

    672931

    Nature-inspired evolutionary algorithms and a model proposal

    Doğadan esinlenen evrimsel algoritmalar ve bir model önerisi

    GÜLİN ZEYNEP ÖZTAŞ

    Doktora

    İngilizce

    İngilizce

    2021

    İşletmeDokuz Eylül Üniversitesi

    İşletme (İngilizce) Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. SABRİ ERDEM

Geri Dön