NJ-ABC: CEC 2022 ve gerçek dünya yapısal tasarım optimizasyonunda test edilen komşuluk birleştirmeli yapay arı kolonisi algoritması
NJ-ABCc: A neighborhood- joining artificial bee colony algorithm tested on CEC 2022 and real-world structural design optimizati̇on
- Tez No: 947087
- Danışmanlar: DOÇ. DR. ÖZKAN İNİK, Dr. MUSTAFA ALTIOK
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Computer Engineering and Computer Science and Control
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2025
- Dil: Türkçe
- Üniversite: Tokat Gaziosmanpaşa Üniversitesi
- Enstitü: Lisansüstü Eğitim Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Bilgisayar Mühendisliği Bilim Dalı
- Sayfa Sayısı: Belirtilmemiş.
Özet
Bu çalışma, Yapay Arı Kolonisi (ABC) algoritmasının temel sınırlılıklarını yavaş yakınsama, erken duraklama ve zayıf sömürü yeteneği aşmayı amaçlayan NJ-ABC adlı yeni bir geliştirilmiş sürümünü önermektedir. NJ-ABC algoritması, Komşuluk Birleştirme (Neighbor-Joining) tekniğinden esinlenerek, çözümleri uzamsal yakınlıklarına göre kümelendiren komşuluk tabanlı bir yapı kullanır. Bu mekanizma, küresel çeşitliliği korurken, arama uzayındaki umut vadeden bölgelerde daha yoğun ve düzenli bir keşfe olanak tanır. Algoritma, keşif ve sömürü arasındaki dengeyi üssel olarak azalan bir adaptasyon faktörü ile dinamik şekilde ayarlamakta ve başlangıç popülasyonunun oluşturulmasında geniş kapsama alanı sağlamak amacıyla Latin Hiperküp Örnekleme (LHS) yöntemini kullanmaktadır. Ayrıca, duraklayan çözümlerin yeniden üretilmesini geliştirmek için Parçacık Sürü Optimizasyonu (PSO) ilhamlı bir izci arı stratejisi ve en iyi çözüm üzerinde nihai iyileştirme amacıyla gradyan tabanlı yerel arama stratejisi uygulanmıştır. CEC 2022 test fonksiyonlarıyla yapılan deneylerde NJ-ABC, PSO, TSA, GWO ve MNG-ABC, IGAL-ABC, OCG-ABC gibi gelişmiş ABC türevlerine kıyasla daha iyi yakınsama doğruluğu ve istikrar sergileyerek %83,33 başarı oranına ulaşmıştır. Ayrıca algoritma, tek eksenli eğilme altındaki betonarme kolon tasarımının maliyet optimizasyonuna yönelik gerçek bir mühendislik problemi üzerinde başarıyla uygulanmıştır. Elde edilen sonuçlar, NJ-ABC algoritmasının hem teorik test fonksiyonlarında hem de pratik yapısal tasarım problemlerinde güvenilir ve rekabetçi bir optimizasyon aracı olduğunu doğrulamaktadır.
Özet (Çeviri)
This study introduces NJ-ABC, a novel enhancement of the Artificial Bee Colony (ABC) algorithm designed to overcome key limitations of the original approach, including slow convergence, premature stagnation, and weak exploitation. Inspired by the Neighbor-Joining (NJ) technique, NJ-ABC uses a neighborhood-based clustering mechanism to enable ordered solution grouping depending on spatial proximity. While maintaining global variety, this encourages more concentrated investigation inside interesting areas of the search space. The method dynamically changes the exploration–exploitation trade-off using an exponentially declining adaptation factor and uses Latin Hypercube Sampling (LHS) for first population generation to guarantee wide coverage. A PSO-inspired scout bee strategy improves the regeneration of stagnated solutions and gradient-based local search is applied for last refinement of the best solution, so strengthening robustness. Using the CEC 2022 benchmark suite, NJ-ABC showed better convergence accuracy and stability than several state-of- the-art metaheuristics including PSO, TSA, GWO, and advanced ABC variants including MNG-ABC, IGAL-ABC and OCG-ABC, achieving a success rate of 83.33%. Furthermore, the method was effectively used to a practical engineering challenge concerning the cost optimization of reinforced concrete column design under uniaxial bending. Results validate NJ-ABC's performance as a dependable and competitive optimization tool for both theoretical benchmarks and actual structural design problems.
Benzer Tezler
- Aspect verbal en grec Istanbouliote: modele de description fonctionnaliste
Başlık çevirisi yok
EMİNE YAVAŞGEL
Yüksek Lisans
Fransızca
1993
Dilbilimİstanbul ÜniversitesiYabancı Diller Eğitimi Ana Bilim Dalı
PROF. DR. NÜKHET GÜZ
- Mitogenome characterization of Iraqi goat types and implications for its phylogenetic position and genetic diversity
Irak keçi tiplerinin mitogenom karakterizasyonuyla filogenetik durumu ve genetik çeşitliliğinin belirlenmesi
HUSHAM ABDULRAHMAN MAHDI AL-ABBASI
Yüksek Lisans
İngilizce
2019
ZiraatErciyes ÜniversitesiTarım Bilimleri ve Teknolojileri Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ OSMAN İBİŞ
- La selection des inducteurs de cout dans la methode ABC avec la methode Zionst-Wallenius et programmation de but
Faaliyet tabanlı maliyetlendirmede Zionst-Wallenius yöntemi ve hedef programlama ile maliyet sürücü seçimi
ABDULLAH ÇAĞRI TOLGA
Yüksek Lisans
Fransızca
2003
Endüstri ve Endüstri MühendisliğiGalatasaray ÜniversitesiEndüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. E. ERTUĞRUL KARSAK
- The impact of sanctions and pre¬release policies on recidivism
Afların ve yaptırımların tekrar suç işleme oranları üzerine etkisi
MEHMET BARAN DİŞPENÇE
Yüksek Lisans
İngilizce
2022
EkonomiGalatasaray ÜniversitesiEkonomi Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. BİLGE ÖZTÜRK GÖKTUNA
