Hücresel genetik algoritmaların incelenmesi ve performansının geliştirilmesi
Investigation of cellular genetic algorithms and improvement of their performance
- Tez No: 886008
- Danışmanlar: PROF. DR. MEHMET HAKAN SATMAN
- Tez Türü: Doktora
- Konular: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Bilim ve Teknoloji, Computer Engineering and Computer Science and Control, Science and Technology
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2024
- Dil: Türkçe
- Üniversite: İstanbul Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Enformatik Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Enformatik Bilim Dalı
- Sayfa Sayısı: 138
Özet
Doğal seçilim ve genetik süreçlerden esinlenerek geliştirilen Hücresel Genetik Algoritmalar, genetik işlemleri belirli komşuluk kurallarına göre uygulayarak çeşitli optimizasyon zorluklarıyla başa çıkabilmektedir. Bu araştırma, Hücresel Genetik Algoritmalar içindeki uzamsal yapıları, bağlantı desenlerini ve iletişim mekanizmalarını inceleyerek çok yönlü bir keşfe çıkmaktadır. Çalışma, hücrelerin etkileşimlerinin, genetik bilginin ve ortaya çıkan kolektif davranışların etkili problem çözümüne nasıl katkı sağladığını anlamaya yönelik deneyler içermektedir. Bunun yanı sıra çeşitli optimizasyon problemlerinin çözümü için yenilikçi stratejiler önererek algoritmanın performansını artırmayı amaçlamaktadır. Bu tezdeki nihai amaç, Hücresel Genetik Algoritmaları geliştirerek çeşitli optimizasyon senaryolarındaki etkinliğini ve performansını artırabilmektir. Bunu yapabilmek için bir takım test fonksiyonları ile simülasyon çalışmaları gerçekleştirilmiştir. Bu araştırma, özellikle reel değerli optimizasyon problemleri için özel olarak tasarlanmış makine kodlu (byte tabanlı) operatörleri kullanarak geliştirilmiş bir hücresel genetik algoritma sunmaktadır. Sayısal verileri bellek açısından verimli bir şekilde işlemek üzere tasarlanmış olan byte tabanlı operatörlerin kullanımı, bu yaklaşımı farklı kılan bir özelliktir. Simülasyon sonuçları, byte operatörlü Hücresel Genetik Algoritmanın geleneksel karşıtlarını sürekli olarak geride bıraktığını göstererek, bu yeni yaklaşımın reel değerli optimizasyon senaryolarındaki etkinliğini ortaya koymaktadır. Geliştirilen algoritma, Ackley, Bent Cigar, Bohachevsky, Drop Wave, Modified Schaffer #1 ve #2, Sum of Different Powers, Griewank, Rotated Hyper-Ellipsoid, Holzman, Matyas, Rastrigin, Powell, Sphere, Three-Humps Camel ve Zakharov test fonksiyonları için yüksek performans sergileyerek reel değerli problemlerde etkili olduğunu kanıtlamaktadır.
Özet (Çeviri)
Cellular Genetic Algorithms, inspired by natural selection and genetic processes, can address various optimization challenges by applying genetic operations based on specific neighborhood rules. This research embarks on a multifaceted exploration by examining the spatial structures, connectivity patterns, and communication mechanisms within Cellular Genetic Algorithms. The study includes experiments to understand how cell interactions, genetic information, and emerging collective behaviors contribute to effective problem-solving process. Additionally, the research aims to enhance the algorithm's performance by proposing innovative strategies for solving various optimization problems. The ultimate goal of this thesis is to improve the effectiveness and performance of Cellular Genetic Algorithms in various optimization scenarios. To achieve this, simulation studies have been conducted using a set of test functions. This research specifically introduces a Cellular Genetic Algorithm enhanced with machine- coded (byte-based) operators designed for real-valued optimization problems. The use of byte- based operators, designed to efficiently process numerical data in memory, is a distinguishing feature of this approach. Simulation results consistently demonstrate the superiority of Cellular Genetic algorithm with byte operators over their traditional counterparts, highlighting the effectiveness of this new approach in real-valued optimization scenarios. The developed algorithm demonstrates high performance on the Ackley, Bent Cigar, Bohachevsky, Drop Wave, Modified Schaffer #1 and #2, Sum of Different Powers, Griewank, Rotated Hyper- Ellipsoid, Holzman, Matyas, Rastrigin, Powell, Sphere, Three-Humps Camel, and Zakharov test functions, proving its effectiveness in real-valued problems.
Benzer Tezler
- Visualization based analysis of gene networks using high dimensional model representation
Yüksek boyutlu model gösterilim kullanılarak gen ağlarının görselleştirme tabanlı analizi
PINAR GÜLER
Yüksek Lisans
İngilizce
2024
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Teknik ÜniversitesiHesaplamalı Bilimler ve Mühendislik Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ SÜHA TUNA
- Designing an augmented reality based city building game using cellular automata
Hücresel özdevinim ile artırılmış gerçeklik tabanlı şehir geliştirme oyunu tasarımı
ŞEREF ATİLLA GÜRBÜZ
Yüksek Lisans
İngilizce
2020
Mimarlıkİstanbul Teknik ÜniversitesiBilişim Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. SEMA ALAÇAM
- Simulation based lora base station placement optimization for smart city scenarios
Akıllı şehir senaryoları için benzetim tabanlı lora baz istasyonu konumlandırma optimizasyonu
GÖRKEM KARADENİZ
Yüksek Lisans
İngilizce
2019
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolBoğaziçi ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. CEM ERSOY
ÖĞR. GÖR. SİNAN IŞIK
- Askeri hava taşıma probleminde risk yönelimli eşzamanlı rotalama–çizelgeleme ve çözüm önerileri
Risk-oriented simultaneous routing–scheduling for military air transportation problem and solution proposals
ÖZGÜR AKSOY
Doktora
Türkçe
2018
Endüstri ve Endüstri MühendisliğiEskişehir Osmangazi ÜniversitesiEndüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. MUZAFFER KAPANOĞLU
- An integrated multi objective design system in the earlier phases of design: IMODS
Mimari tasarımın erken aşamalarında entegre çok hedefli bir tasarım sistemi: İMODS
SERKAN KOCABAY
Yüksek Lisans
İngilizce
2019
Mimarlıkİstanbul Teknik ÜniversitesiMimarlık Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. SEMA ALAÇAM