Güncel metasezgisel algoritmaların performans analizi
Performance analysis of current metaheuristic algorithms
- Tez No: 890245
- Danışmanlar: DR. ÖĞR. ÜYESİ SİBEL ARSLAN
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Computer Engineering and Computer Science and Control
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2024
- Dil: Türkçe
- Üniversite: Sivas Cumhuriyet Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- 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
- 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
2023
Elektrik ve Elektronik MühendisliğiDüzce ÜniversitesiElektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. UĞUR GÜVENÇ
DOÇ. DR. MEHMET KENAN DÖŞOĞLU
- 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
2023
DenizcilikDokuz Eylül ÜniversitesiGemi Makineleri İşletme Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ KADİR EMRAH ERGİNER
- Meta - sezgisel algoritmalara dayalı retinal damar bölütleme
Retinal vessel segmentation based on meta-heuristic algorithms
KADER TAŞKIRAN
Yüksek Lisans
Türkçe
2023
Mühendislik BilimleriErciyes ÜniversitesiMekatronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. MEHMET BAHADIR ÇETİNKAYA
- 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
2020
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolKonya Teknik ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. MUSTAFA SERVET KIRAN
- Güncel akıllı optimizasyon algoritmalarıyla duygu sınıflandırılması
Sentiment classification with current intelligent optimization algorithms
SİNEM AKYOL
Doktora
Türkçe
2018
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolFırat ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. BİLAL ALATAŞ