Geri Dön

Güncel metasezgisel algoritmaların performans analizi

Performance analysis of current metaheuristic algorithms

  1. Tez No: 890245
  2. Yazar: METİN KALYON
  3. Danışmanlar: DR. ÖĞR. ÜYESİ SİBEL ARSLAN
  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: Sivas Cumhuriyet Üniversitesi
  10. Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
  13. Sayfa Sayısı: 112

Özet

Günümüzde, metasezgiseller optimizasyon problemlerinin çözümünde çok önemli bir rol oynamaktadır. Bu tez çalışmasında, son 5 yılda önerilen popülasyon tabanlı 10 metasezgisel (Harris Şahinleri Optimizasyonu-HHO, İsli Sumru Optimizasyon Algoritması-STOA, Karadul Optimizasyonu-BWO, Aritmetik Optimizasyon Algoritması-AOA, Afrika Akbabaları Optimizasyon Algoritması-AVOA, Kaya Kartalı Optimizasyon Algoritması-AO, Yapay Tavşan Optimizasyonu-ARO, Dağ Ceylanı Optimizasyonu-MGO, Çayır Köpeği Optimizasyonu-PDO, Kerevit Optimizasyon Algoritması-COA) kıyaslanmıştır. Algoritmalar ile kalite test fonksiyonları ve mühendislik tasarım problemleri çözülmüştür. Bildiğimiz kadarıyla, bu algoritmaların performansları ilk kez karşılaştırılmıştır. Simülasyon sonuçları, yakınsama grafikleri ve istatistiksel test sonuçlarına göre en yüksek başarıya sahip üç algoritma sırasıyla AVOA, MGO ve AO' dur. Gelecekteki çalışmalarda çeşitli metasezgisellerden yararlanılarak bu üç algoritmanın daha sağlam versiyonları ile farklı mühendislik problemlerinin çözülmesi hedeflenmektedir.

Özet (Çeviri)

Nowadays, metaheuristics play a very important role in solving optimization problems. In this thesis study, 10 population-based metaheuristics proposed in the last 5 years (Harris Hawks Optimization-HHO, Sooty Tern Optimization Algorithm-STOA, Black Widow Optimization -BWO, Arithmetic Optimization Algorithm-AOA, African Vultures Optimization Algorithm-AVOA, Aquila Optimization Algorithm). -AO, Artificial Rabbit Optimization-ARO, Mountain Gazelle Optimization-MGO, Prairie Dog Optimization-PDO, Crayfish Optimization Algorithm-COA) were compared. Quality test functions and engineering design problems are solved with algorithms. To our knowledge, this is the first time the performances of these algorithms have been compared. According to simulation results, convergence graphs and statistical test results, the three most successful algorithms are AVOA, MGO and AO, respectively. In future studies, it is aimed to solve different engineering problems with more robust versions of these three algorithms by utilizing various metaheuristics.

Benzer Tezler

  1. Güç sistemleri denetleyici parametrelerinin uygunluk mesafe dengesi tabanlı sosyal ağ arama algoritması kullanılarak belirlenmesi

    Determination of power system controller parameters using fitness distance balance based social network search algorithm

    ENES KAYMAZ

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    2023

    Elektrik ve Elektronik MühendisliğiDüzce Üniversitesi

    Elektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. UĞUR GÜVENÇ

    DOÇ. DR. MEHMET KENAN DÖŞOĞLU

  2. Performance analysis and optimization of integrated fuel cell-battery systems for marine applications

    Denizcilik uygulamaları için entegre yakıt pili-batarya sistemlerinin performans analizi ve optimizasyonu

    SÜLEYMAN AYKUT KORKMAZ

    Doktora

    İngilizce

    İngilizce

    2023

    DenizcilikDokuz Eylül Üniversitesi

    Gemi Makineleri İşletme Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DR. ÖĞR. ÜYESİ KADİR EMRAH ERGİNER

  3. Meta - sezgisel algoritmalara dayalı retinal damar bölütleme

    Retinal vessel segmentation based on meta-heuristic algorithms

    KADER TAŞKIRAN

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2023

    Mühendislik BilimleriErciyes Üniversitesi

    Mekatronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. MEHMET BAHADIR ÇETİNKAYA

  4. Kısıtlı ve ayrık optimizasyon problemlerinin çözümü için ağaç-tohum algoritmasının uyarlanması ve analizi

    Adaptation and analysis of tree-seed algorithm for solving constrained and discrete optimization problems

    AHMET CEVAHİR ÇINAR

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    2020

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolKonya Teknik Üniversitesi

    Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. MUSTAFA SERVET KIRAN

  5. Güncel akıllı optimizasyon algoritmalarıyla duygu sınıflandırılması

    Sentiment classification with current intelligent optimization algorithms

    SİNEM AKYOL

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    2018

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolFırat Üniversitesi

    Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. BİLAL ALATAŞ