Geri Dön

JAYA algoritmasının bir yerel arama yöntemi ile iyileştirilmesi

Optimization of JAYA algorithm with a local search method

  1. Tez No: 908543
  2. Yazar: YACOUB KADAR HASSAN
  3. Danışmanlar: DOÇ. DR. GÜRCAN YAVUZ
  4. Tez Türü: Yüksek Lisans
  5. Konular: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Computer Engineering and Computer Science and Control
  6. Anahtar Kelimeler: Algoritma, Benchmark, Expensive optimizasyon, JAYA, Yerel arama, Algorithm, Benchmark, Expensive optimization, JAYA, Local search
  7. Yıl: 2024
  8. Dil: Türkçe
  9. Üniversite: Kütahya Dumlupınar Üniversitesi
  10. Enstitü: Lisansüstü Eğitim Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
  13. Sayfa Sayısı: 58

Özet

JAYA algoritması, yeni geliştirilen bir meta-sezgisel algoritmadır ve kontrol parametreleri gerektirmez. Bir algoritma, arama sırasında en iyi çözümlere doğru hareket eder ve en kötülerden uzaklaşır. Bu çalışma, orijinal JAYA optimizasyon algoritmasına göre geliştirilmiş ve hibritleştirlmiş bir JAYA optimizasyon algoritması önermektedir. Yerel arama yöntemlerinde üç tanesini içerir. Beta-Hill Climbing (BH), JAYA 'ya Nelder-Mead yöntemini ve Quasi-Newton'un yerel arama yöntemini JAYA eklemiştir. JAYA-BH'nin performansı IEEE ait olan CEC 2015 Expensive optimizasyon ölçüt seti 15 blackbox (Kara Kutu) test fonksiyonu test edilmiştir, 10 ve 30 boyutlar için iyileştirmeleri değerlendirilmiş. Önerilen algoritmanın performansı, JAYA varyantları ve bazı meta-sezgisel algoritmalarla karşılaştırılmıştır. Analiz ve deney sonuçları, önerilen iyileştirmelerin JAYA algoritmasının performansını artırdığını göstermiştir. JAYA-BH, diğer algoritmalardan daha iyi sonuçlar verilmiştir.

Özet (Çeviri)

The JAYA algorithm is a recently-created meta-heuristic algorithm that doesn't need any particular parameters. Throughout the search process, an algorithm moves away from the worst solutions and move toward the best ones. Building upon the foundation of the original JAYA optimization method, this thesis suggests an enhanced version. Three enhancements to local search techniques are included. Quasi-Newton's local search method, the Nelder-Mead method and Beta-Hill Climbing (BH) were added to the original JAYA algorithm. Improvements for 10 and 30 dimensions were examined using the IEEE Congress on Evolutionary Computing (CEC) benchmark set. CEC 2015 Expensive test functions were used to assess the hybrid JAYA-BH's performance and was evaluated with 15 CEC 2015 Expensive test functions. The suggested algorithm's performance is evaluated against several meta-heuristic algorithms and JAYA variations. Analysis and test findings demonstrated that the suggested modifications enhanced the JAYA algorithm's performance. JAYA-BH outperformed other algorithms in its results.

Benzer Tezler

  1. Ayrık optimizasyon problemlerinin çözümü için Jaya algoritması tabanlı yeni yaklaşımlar

    Jaya algorithm based new approaches for solving discrete optimization problems

    MURAT ASLAN

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    2020

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolKonya Teknik Üniversitesi

    Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. MESUT GÜNDÜZ

  2. Kendinden uyarlamalı bir diferansiyel gelişim algoritması tasarımı ve gerçeklenmesi

    A self-adaptive differential evolution algorithm design and implementation

    HATEM DUMLU

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2023

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolKütahya Dumlupınar Üniversitesi

    Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. GÜRCAN YAVUZ

  3. Çok katmanlı yapay sinir ağı eğitimi için yeni bir hibrit meta sezgisel yaklaşım (salp sürü-jaya algoritması)

    A new hybrid meta heuristic approach to multilayer artificial neural network training (salp swarm-jaya algorithm)

    ERKAN ERDEMİR

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    2022

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolSelçuk Üniversitesi

    Bilişim Teknolojileri Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. ADEM ALPASLAN ALTUN

  4. Öngerilmeli köprü üstyapısının öğretme-öğrenme tabanlı optimizasyon ve jaya algoritmalarıyla optimum tasarımı

    Optimum design of prestressed bridge superstructure with tlbo algorithm and jaya algorithm

    ŞADİ AKTEPE

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2019

    İnşaat MühendisliğiKaradeniz Teknik Üniversitesi

    İnşaat Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. HASAN TAHSİN ÖZTÜRK

  5. Ayrık ve sürekli tasarım değişkenli kafes yapıların Jaya algoritması ile optimizasyonu

    Optimization of truss structures with discrete and continuous design variables using Jaya algorithm

    İBRAHİM BEHRAM UĞUR

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2017

    İnşaat MühendisliğiDicle Üniversitesi

    İnşaat Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. SADIK ÖZGÜR DEĞERTEKİN