Aşırı – akım rölelerin koordinasyon probleminde geliştirilmiş fidan gelişim algoritmasının uygulanması ve optimizasyon algoritmaları ile karşılaştırılması
Application of the improved sapling development algorithm in the coordination problem of over-current relays and comparison with optimization algorithms
- Tez No: 944032
- Danışmanlar: DR. ÖĞR. ÜYESİ EBUBEKİR SEYYARER
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Mühendislik Bilimleri, Engineering Sciences
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2025
- Dil: Türkçe
- Üniversite: Van Yüzüncü Yıl Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Yapay Zeka ve Robotik Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: Belirtilmemiş.
Özet
Optimizasyon algoritmaları, belirli bir amaç fonksiyonunun minimum veya maksimum değerini bulmayı amaçlayan problemleri çözmede yaygın olarak kullanılmaktadır. Optimizasyon yöntemleri, en iyi alternatifi seçmek için hem matematiksel hem de sezgisel yaklaşımları kullanmaktadır. Bu çalışmada Aşırı Akım Rölelerinin Koordinasyon (Overcurrent Relay Coordination - ORC) problemi ele alınmış ve bu problemin çözümüne yönelik olarak biyolojik büyüme sürecinden esinlenen Fidan Gelişim Algoritması (SGuA) geliştirilmiştir. SGuA, Geliştirilmiş SGuA (ISGuA) versiyonu ile detaylı biçimde analiz edilmiş, özellikle algoritmanın başlangıç popülasyonu üretim yöntemlerinin performansa etkisi araştırılmıştır. Çalışmada 10 farklı başlatma yöntemi değerlendirilmiştir. Uniform dağılım yöntemi 6.9002 saniyelik en düşük toplam ti süresi ile en başarılı sonuçları vermiştir. Uniform dağılımın parametre uzayını homojen örnekleyerek çözüm alanını dengeli taradığı ve algoritmanın yerel minimumlara takılma riskini azalttığı gözlemlenmiştir. Diğer dağılımlar arasında Beta dağılımları belirli bölgelere odaklanarak erken yakınsama sağlarken, Log-normal, Rayleigh, Weibull ve Exponential gibi asimetrik dağılımlar çözüm uzayının bazı bölgelerinde yetersiz örnekleme nedeniyle performansı düşürmüştür. Latin hypercube ve rastgele başlatmalar da Uniform dağılıma kıyasla daha zayıf performans göstermiştir. Geliştirilen ISGuA algoritması, ayrıca Genetik Algoritma (GA), Balina Optimizasyon Algoritması (WOA), Yapay Arı Kolonisi (ABC), Gri Kurt (GWO), Kelebek (BOA) ve Lig Şampiyonluk Algoritması (LCA) gibi yaygın meta sezgisel yöntemlerle karşılaştırılmıştır. ISGuA, en düşük işletme süresine ulaşarak tüm algoritmalar arasında en başarılı yöntem olmuştur. Elde edilen sonuçlar, ISGuA'nın hem başlangıç stratejileri hem de genel optimizasyon performansı açısından üstün olduğunu ve ORC gibi çok kısıtlı problemlerde uygulanabilir, kararlı ve verimli bir çözüm sunduğunu göstermektedir.
Özet (Çeviri)
Optimization algorithms are widely used to solve problems that aim to find the minimum or maximum value of a given objective function. These methods employ both mathematical and heuristic approaches to select the best possible alternative. In this study, the Overcurrent Relay Coordination (ORC) problem is addressed, and a nature-inspired metaheuristic algorithm called the Saplings Growing up Algorithm (SGuA), based on the biological growth process, is proposed. The enhanced version of the algorithm, Improved SGuA (ISGuA), is analyzed in detail, with a particular focus on the impact of initial population generation methods on performance. Ten different initialization strategies were evaluated. Among them, the uniform distribution method produced the best result with the lowest total operation time of 6.9002 seconds. It was observed that uniform distribution provided balanced exploration of the solution space by homogeneously sampling the parameter domain, thereby reducing the risk of getting trapped in local minima. Among other distributions, beta distributions allowed early convergence by focusing on specific regions, whereas asymmetric distributions such as log-normal, Rayleigh, Weibull, and exponential led to reduced performance due to insufficient sampling in parts of the search space. Latin hypercube and random initialization also showed weaker performance compared to the uniform approach. The developed ISGuA algorithm was further compared with commonly used metaheuristic methods such as Genetic Algorithm (GA), Whale Optimization Algorithm (WOA), Artificial Bee Colony (ABC), Grey Wolf Optimizer (GWO), Butterfly Optimization Algorithm (BOA), and League Championship Algorithm (LCA). ISGuA outperformed all of these algorithms by achieving the shortest total execution time. The results demonstrate that ISGuA exhibits superior performance both in terms of initialization strategies and overall optimization capability, providing a stable, efficient, and applicable solution for constrained problems such as ORC.
Benzer Tezler
- İzmir'de Mustafa Kemal Bulvarı'nın peyzaj mimarlığı açısından etüdü ve peyzaj projesi
Başlık çevirisi yok
ENGİN ALPARSLAN
Yüksek Lisans
Türkçe
1985
Peyzaj MimarlığıEge ÜniversitesiPeyzaj Mimarlığı Ana Bilim Dalı
YRD. DOÇ. DR. ÜMİT ERDEM
- 1,3-difenil-4,5-bis(hidroksiimino)-imidazolidin ve Ni(II), Cu(II), Pd(II), UO2(VI) komplekslerinin sentezi
Başlık çevirisi yok
VEFA AHSEN
Doktora
Türkçe
1984
Kimya MühendisliğiUludağ ÜniversitesiKimya Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. ÖZER BEKAROĞLU
- Pastörizasyondan sonra kültür ilavesinin ekşi kremadan yapılan tereyağlarının özelliklerine etkisi üzerine bir araştırma
Başlık çevirisi yok
SERAP TAMER
Yüksek Lisans
Türkçe
1985
Gıda MühendisliğiEge ÜniversitesiSüt Teknolojisi Ana Bilim Dalı
YRD. DOÇ. DR. ERGİN OKTAR
- İzmir pazarlarında satılan taze köy peynirlerinin bazı nitelikleri ve özellikle zehirlenmeye neden olan bakteri içerikleri üzerinde araştırmalar
Başlık çevirisi yok
NURSEL VAPURCU
Yüksek Lisans
Türkçe
1985
Gıda MühendisliğiEge ÜniversitesiSüt Teknolojisi Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. HASAN YAYGIN
- Sera domates üretiminde aşı uygulaması ile elde edilen çift kök sistemine sahip domateslerin verim ve kalite yönünden üstünlükleri üzerine bir araştırma
Başlık çevirisi yok
ALİ DİZDAROĞLU
Yüksek Lisans
Türkçe
1985
ZiraatEge ÜniversitesiBahçe Bitkileri Ana Bilim Dalı
PROF. DR. FAHRETTİN MECİT