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: 86
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
- Acil serviste kot fraktürleri ağrı kontrolünde deksketoprofen ve ibuprofen analjezik etkinliklerinin karşılaştırılması: Prospektif randomize tek kör kontrollü klinik bir çalışma
Comparison of analgesic efficacy of dexketoprofen and ibuprofen in pain management of rib fractures in emergency department: A prospective randomized single-blind controlled clinical study
FURKAN BALBAY
Tıpta Uzmanlık
Türkçe
2024
Acil TıpSağlık Bilimleri ÜniversitesiAcil Tıp Ana Bilim Dalı
PROF. DR. GÜLHAN KURTOĞLU ÇELİK
- Fisetinin pentilentetrazola bağlı kindling epilepsi modelinde potansiyel antiepileptik etkisinin araştırılması
Investigation of the potential antiepileptic effect of fisetin in a model of pentylenetetrazole-induced kindling epilepsy
ELMİN GULİYEV
Yüksek Lisans
Türkçe
2021
Eczacılık ve FarmakolojiVan Yüzüncü Yıl ÜniversitesiFarmakoloji Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ ORUÇ YUNUSOĞLU
- Medikal kablosuz sensör ağı için platform oluşturulması ve çoklu gönderim algoritması geliştirilmesi
Constitute of medical sensor network and development of multicast routing algorithm
BİLGE KARTAL
Yüksek Lisans
Türkçe
2006
Elektrik ve Elektronik MühendisliğiEge ÜniversitesiElektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
YRD. DOÇ. DR. RADOSVETA SOKULLU
- Needs assessment of the private sector to develop their transactional level E-business: A study of SMEs in Azarbaijan
Özel sektör şirketlerinin E-ticaretlerini geliştirme sürecindeki ihtiyaçları: Azarbaycan'daki KOBİ'lerin incelenmesi
VUSALA ABDULLAYEVA
Yüksek Lisans
İngilizce
2005
İşletmeMarmara Üniversitesiİşletme (İngilizce) Ana Bilim Dalı
PROF. DR. ŞULE ÖZMEN