Geliştilmiş tuna algoritmasının optimizasyon ve mühendislik problemlerindeki etkisi
Impact of the improved tuna algorithm on optimization and engineering problems
- Tez No: 923471
- Danışmanlar: DR. ÖĞR. ÜYESİ SEMA SERVİ
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Computer Engineering and Computer Science and Control
- Anahtar Kelimeler: Chebyshev Haritası, Guguk Kuşu Araması, Hibrit, Tuna Sürü Optimizasyonu, Chebyshev Map, Cuckoo Search, Hybrid, Tuna Swarm Optimization
- Yıl: 2025
- Dil: Türkçe
- Üniversite: Selçuk Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: Belirtilmemiş.
Özet
Tuna Sürü Optimizasyonu (TSO), tuna balıklarının avlanma stratejilerinden esinlenerek geliştirilen güçlü bir meta sezgisel algoritmadır. Ancak, erken yakınsama ve yerel minimum tuzağı gibi temel dezavantajları bulunmaktadır. Bu çalışmada, TSO'nun bu eksikliklerini gidermek ve performansını artırmak amacıyla üç yeni algoritma geliştirilmiştir: TSO-CM (Chebyshev Haritası ile geliştirlmiş TSO), CSTSO (Guguk Kuşu Araması ile Geliştirilmiş TSO) ve CSTSO-CM (Chebyshev Haritası ve Guguk Kuşu Araması ile Geliştirilmiş TSO). TSO-CM, Chebyshev Haritası'nın sağladığı kaotik yapı ile başlangıç çözümlerini çeşitlendirerek yerel optimum tuzağından kaçmayı ve arama sürecinde popülasyon çeşitliliğini artırmayı hedeflemektedir. CSTSO, Guguk Kuşu Arama algoritmasının uyarlanabilir arama mekanizması sayesinde erken yakınsama sorununu önleyerek daha geniş bir arama alanını keşfetmeyi sağlamaktadır. CSTSO-CM ise her iki yöntemin güçlü yönlerini birleştirerek küresel optimuma daha hızlı ve yüksek doğrulukla ulaşmayı amaçlamaktadır. Geliştirimiş algoritmaların performansı, çeşitli benchmark fonksiyonları üzerinde test edilmiş ve CSTSO-CM'in üstünlüğü Friedman ve Wilcoxon testi ile istatistiksel olarak kanıtlanmıştır. Ek olarak, mühendislik optimizasyon problemleri üzerinde de değerlendirmeler yapılmıştır: CSTSO, Welded Beam tasarımı problemine uygulanarak etkili sonuçlar elde etmiş, CSTSO-CM ise Gear Train tasarımı probleminde başarılı performans sergilemiştir. Sonuçlar, önerilen algoritmaların arama doğruluğu, çeşitlilik ve küresel optimuma yakınsama açısından mevcut meta sezgisel algoritmalara kıyasla üstün performans sergilediğini ortaya koymaktadır. Bu bağlamda, geliştirilen yöntemlerin optimizasyon problemlerine yenilikçi ve etkili çözümler sunduğu gösterilmiştir.
Özet (Çeviri)
Tuna Swarm Optimization (TSO) is a powerful metaheuristic algorithm inspired by the fishing strategies of tuna fish. However, it has fundamental drawbacks such as premature convergence and local minimum trap. In this study, three new algorithms are developed to overcome these shortcomings of TSO and improve its performance: TSO-CM (TSO with Chebyshev Map), CSTSO (TSO with Cuckoo Search) and CSTSO-CM (TSO with Chebyshev Map and Cuckoo Search). TSO-CM aims to avoid the local optimum trap by diversifying the initial solutions with the chaotic structure provided by the Chebyshev Map and to increase population diversity in the search process. CSTSO avoids the problem of premature convergence thanks to the adaptive search mechanism of the Cuckoo Search algorithm, allowing it to explore a wider search space. CSTSO-CM aims to reach the global optimum faster and with higher accuracy by combining the strengths of both methods. The performance of the developed algorithms is tested on various benchmark functions and the superiority of CSTSO-CM is statistically proven by Friedman and Wilcoxon tests. In addition, evaluations on engineering optimization problems were also performed: CSTSO was applied to the Welded Beam design problem and achieved efficient results, while CSTSO-CM performed well on the Gear Train design problem. The results show that the proposed algorithms outperform existing metaheuristic algorithms in terms of search accuracy, diversity and convergence to the global optimum. In this context, it is shown that the proposed methods offer innovative and effective solutions to optimization problems.
Benzer Tezler
- Askeri korunaklar için havalandırma paneli hücre geometrisinin ekranlama etkinliği açısından kök çözüm metoduyla optimizasyonu
Optimization of ventilation panel cell geometry for military shelters using root solution method in terms of shielding effectiveness
YASİN TUNA
Yüksek Lisans
Türkçe
2025
Elektrik ve Elektronik Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiElektrik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. AHMET CANSIZ
- Güçlendirilmiş sezgisel üstü algoritma temelli makine öğrenme algoritmaları ile veri sınıflandırma stratejileri
Data classi̇fi̇cati̇on strategi̇es usi̇ng enhanced metaheuri̇sti̇c-based machi̇ne learni̇ng algori̇thms
BEYTULLAH YAĞIZ
Doktora
Türkçe
2026
İstatistikVan Yüzüncü Yıl Üniversitesiİstatistik Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. YENER ALTUN
DOÇ. DR. ERDAL EKER
- Design and control of a self-parking model car
Kendi kendine park eden bir model arabanın tasarlanması ve denetlenmesi
UTKU AVĞAN
Yüksek Lisans
İngilizce
2003
Makine MühendisliğiOrta Doğu Teknik ÜniversitesiMakine Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF.DR. SAMİM ÜNLÜSOY
PROF.DR. TUNA BALKAN
- The Design of spatio-temporal database model for representation of historical urban knowledge: An application for the city of Trabzon
Tarihsel bilgi birikiminin sunumu için zaman-mekansal veri tabanı tasarımı: Trabzon için bir uygulama
ÖZLEM SAVACI GÖKBULUT
Doktora
İngilizce
2002
Şehircilik ve Bölge PlanlamaOrta Doğu Teknik ÜniversitesiŞehir ve Bölge Planlama Ana Bilim Dalı
PROF. DR. NUMAN TUNA
- Serbest Muhasebeci ve Mali Müşavirler mesleği üzerinde Kraliçe Arı Sendromu: Bursa ili örneği
The Queen Bee Syndrome on the profession of Independent Accountators and Financial Advisors: The case of Bursa
EBRU SAVAŞ
Yüksek Lisans
Türkçe
2022
İşletmeBursa Teknik Üniversitesiİşletme Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. KADRİYE BURCU ÖNGEN BİLİR