Parçacık sürüsü optimizasyon algoritmasında adaptif operatör seçim yönteminin geliştirilmesi
Development of adaptive operator selection method in particle swarm optimization algorithm
- Tez No: 964928
- Danışmanlar: DR. ÖĞR. ÜYESİ CEMİL KÖZKURT
- Tez Türü: Doktora
- Konular: Mekatronik Mühendisliği, Mechatronics Engineering
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2024
- Dil: Türkçe
- Üniversite: Bandırma Onyedi Eylül Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Mekatronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Mekatronik Mühendisliği Bilim Dalı
- Sayfa Sayısı: 95
Özet
Parçacık sürüsü optimizasyon algoritması ile yapılan arama işlemi çoğunlukla tek operatör kullanılarak gerçekleştirilmektedir. Algoritmada yalnızca tek operatör kullanılması, algoritmanın başarısının kullanılan operatörün başarısına göre belirlenmesine neden olmaktadır. Bu sorun, seçilen operatörün başarısız olması durumunda algoritmanın performansının azalmasını sebep olmaktadır. Algoritmanın performansını artırmak için operatör sayısının artırılması önemli bir husustur. Bu çalışmada, toplam üç operatör kullanılarak Parçacık Sürüsü Optimizasyon algoritmasının performansını arttırmak amaçlanmıştır. Bu amaç doğrultusunda, CEC 2013 kıyaslama problemlerinde 5 Tek Modlu fonksiyon, 15 Çok Modlu fonksiyon ve 8 Bileşim fonksiyonundan oluşan 28 problemin ve mühendislik problemlerinden Hız Düşürücü Tasarımı (Speed Reducer Design-SRD) ile Kaynaklı Kiriş Tasarımı (Welded Beam Design Problem-WBD) olmak üzere toplam 30 problemin çözümü için bir parçacık sürüsü optimizasyon tekniği önerilmiştir. Önerilen algoritmada, optimum parametreleri belirlemek için parametre ayarlama işlemleri yapılmıştır. Daha sonra, optimum parametrelere sahip en başarılı operatörü seçmek için Uyarlamalı Takip ve Olasılık Eşleştirme yöntemleri kullanılmıştır. Elde edilen veriler literatürdeki sekiz farklı algoritma ile karşılaştırılmıştır. Önerilen algoritmanın CEC 2013 problemlerinde, 30 ve 50 boyutta karşılaştırılan algoritmalardan daha başarılı olduğu, 100 boyutta ise rekabetçi bir davranış sergilediği sonucuna ulaşılmıştır. Ayrıca mühendislik problemleri olan SRD ve WBD problemlerinde literatürdeki karşılaştırılan algoritmalardan daha başarılı olduğu sonucuna ulaşılmıştır.
Özet (Çeviri)
The search process performed with the particle swarm optimization algorithm is mostly performed using a single operator. Using only a single operator in the algorithm causes the success of the algorithm to be determined according to the success of the operator used. This problem causes the performance of the algorithm to decrease in case the selected operator fails. Increasing the number of operators is an important issue to increase the performance of the algorithm. In this study, it is aimed to improve the performance of Particle Swarm Optimization algorithm by using a total of three operators. For this purpose, a particle swarm optimization technique is proposed to solve 28 problems consisting of 5 Single Mode functions, 15 Multi Mode functions and 8 Composition functions in the CEC 2013 benchmark problems, and a total of 30 problems including the Speed Reducer Design (SRD) and the Welded Beam Design (WBD) which are engineering problems. In the proposed algorithm, parameter tuning operations are performed to determine the optimum parameters. Then, Adaptive Tracking and Probability Matching methods are used to select the most successful operator with optimum parameters. The obtained data are compared with eight different algorithms in the literature. It is concluded that the proposed algorithm is more successful than the compared algorithms in CEC 2013 problems in 30 and 50 dimensions and exhibits a competitive behavior in 100 dimensions. It is also concluded that it is more successful than the compared algorithms in the literature in SRD and WBD problems, which are engineering problems.
Benzer Tezler
- Parçacık sürü optimizasyonu (PSO) kullanarak öz ayarlamalı PID kontrolör tasarım
A self-tuning PID controller design using a particle swarm optimization algorithm (PSO)
HUSSEIN ALRUIM ALHASAN
Yüksek Lisans
Türkçe
2018
Elektrik ve Elektronik MühendisliğiKahramanmaraş Sütçü İmam ÜniversitesiElektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. MAHİT GÜNEŞ
- Controller parameter tuning for an adaptive cruise control system based on particle swarm optimization approach
Adaptif seyir sistemi kontrolcüsü parametrelerinin parçacık sürü optimizasyonu yöntemi ile belirlenmesi
ERHAN ÖZKAYA
Yüksek Lisans
İngilizce
2019
Makine Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiMakine Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ HİKMET ARSLAN
- Yapay arı koloni algoritmasıyla sayısal süzgeç tasarımı
Digital filter design by using artificial bee colony algorithm
MEHMET BAHADIR ÇETİNKAYA
Doktora
Türkçe
2010
Elektrik ve Elektronik MühendisliğiErciyes ÜniversitesiElektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. NURHAN KARABOĞA
- Bulut bilişim teknolojisi ile görev zamanlama algoritmalarının performanslarının belirlenmesi
Determination of performance of task scheduling algorithms with cloud computing technology
ASLAN SAMET BİLGİÇ
Yüksek Lisans
Türkçe
2025
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolTokat Gaziosmanpaşa ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ KENAN ZENGİN
- Topology optimization of wireless sensor network using ACO location aware routing
ACO location farkli yönlendi̇rme kullanarak kablosuz sensör ağinin topoloji̇ opti̇mi̇zasyonu
MOHAMMED SHAWKAT MAJID HASNAWI
Yüksek Lisans
İngilizce
2021
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolAltınbaş ÜniversitesiElektrik ve Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. ABDULLAHI ABDU IBRAHIM