Geri Dön

Hesaplamalı zeka temelli yeni bir üstsezgisel algoritma: demokrasi optimizasyonu

A new computational intelligence-based metaheuristic algorithm: democracy optimization

  1. Tez No: 988404
  2. Yazar: CEM RECAİ ÇIRAK
  3. Danışmanlar: DOÇ. DR. RANA ORTAÇ KABAOĞLU
  4. Tez Türü: Doktora
  5. Konular: Elektrik ve Elektronik Mühendisliği, Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Matematik, Electrical and Electronics Engineering, Computer Engineering and Computer Science and Control, Mathematics
  6. Anahtar Kelimeler: Algoritmalar, Denetim sistemleri, Evrişimli sinir ağları, Metasezgiseller, Model öngörümlü denetim, Optimizasyon, Tahminleme, Uzun kısa süreli bellek, Yapay zeka, İstatistiksel süreç kontrol, Algorithms, Control systems, Convolutional neural networks, Metaheuristics, Model predictive control, Optimization, Forecasting, Long- short term memory, Artificial intelligence, Statistical process control
  7. Yıl: 2025
  8. Dil: Türkçe
  9. Üniversite: İstanbul Üniversitesi-Cerrahpaşa
  10. Enstitü: Lisansüstü Eğitim Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Elektrik ve Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
  13. Sayfa Sayısı: Belirtilmemiş.

Özet

Demokrasi Optimizasyonu, yüksek güvenirlik ve dayanım odaklı yeni bir Hesaplamalı Zeka temelli üstsezgisel algoritma ve optimizasyon yöntemi olarak kavramsal ve matematiksel tasarımları ve gerçekleştirilen yazılım aracıyla birlikte sunulmuştur. Tasarlanan algoritmada arama ajanları için tanımlanan karakter özellikleri ile ajanlarının hareketlerine kalıcı bir yatay çeşitlendirme getirilmiştir. Yine arama ajanlarına atanan hiyerarşik rol özellikleri ile ajanlarının hareketlerine geçici bir dikey çeşitlendirme getirilmiştir. Bu özelliklerin tasarıma beraber dahil edilmesiyle birlikte, literatürde ilk kez özdeş arama ajanlarının hareketleri dinamik bir matris düzeninde çeşitlendirilmiştir. Hesaplamalı Zeka temelli algoritmada sağlanan bu yenilik ile keşif ve faydalanma işlevlerinin dengelenerek, yöntemin başarım ve güvenirliğinin artırılması sağlanmıştır. Algoritmada olasılıksal ve koşullu olasılıksal verilen kararlar ile arama mekanizmalarına belirli düzeyde rastgelelik dahil edilmiş ve yöntemin dayanımına katkıda bulunulmuştur. Algoritmanın yazılımsal olarak gerçekleştirilmesiyle birlikte optimizasyon yazılım aracı ortaya çıkmıştır. Yöntemin gerçeklenmesi için önce yazılım aracının düzgün çalışırlığı doğrulanmıştır. Sonrasında ise belirlenen 16 gösterge fonksiyonu ile yüzer kez sınanmıştır. Sınamaların sonucunda optimizasyon performansları ölçülmüş ve iyi bilinen bir yöntem ile kıyaslanmıştır. Elde edilen performansların değerlendirilmesiyle, yöntemin tasarım odağı doğrultusunda yüksek güvenirlik ve dayanım ile çalışırlığı gösterilerek geçerliliği ve yeterliliği ortaya konulmuştur. Yöntem ile bir finansal piyasa tahminleme çalışmasında hiper-parametre ayarlaması uygulamıştır ve yöntemin gerçek optimizasyon problemlerinde kullanılabilirliği de gösterilerek, yöntem gerçeklenmiştir. Böylece, matris düzeninde çeşitlendirilen özgün arama mekanizmalarını içeren tasarımıyla Demokrasi Optimizasyonu yöntemi ve algoritması ile Hesaplamalı Zeka ve optimizasyon literatürlerine önemli bir katkı sağlanmıştır.

Özet (Çeviri)

Democracy Optimization, as a new Computational Intelligence-based metaheuristic algorithm and optimization method focused on reliability and robustness, is presented along with its conceptual and mathematical designs and the implemented software tool. The designed algorithm introduced a permanent horizontal diversification for the movements of searching agents via the character features defined for the agents. Also, a temporary vertical diversification has been introduced to the movements of searching agents via the hierarchical role features assigned to the agents. With the inclusion of both features in the design, for the first time in literature, the movements of identical search agents have been diversified in a dynamic matrix order. Via this innovation introduced by the algorithm, a balance between the exploration and exploitation functions is set, and the accuracy and reliability of the method were improved. For the algorithm, a certain level of randomness was introduced into the search mechanisms with probabilistic and conditional probabilistic decisions, and thus, contributed to the durability of the method. The optimization software tool is created with the soft implementation of the algorithm. To the realization of the method, the appropriate functioning of the software tool was verified first. Then, it was tested 100 times for each of the selected 16 benchmark functions. Consequently, the optimization performances were measured and then compared with a well-known method. With the evaluation of the obtained performances, the validity and adequacy of the method were demonstrated after showing that it works with high reliability and durability in line with its design focus. The method performed a hyperparameter tuning in a financial market forecasting study, and showed its usability in real optimization problems, and the method was realized. Thus, with its design that includes original search mechanisms diversified in matrix order, Democracy Optimization method and algorithm have made a significant contribution to Computational Intelligence and optimization literatures.

Benzer Tezler

  1. Incremental heuristic meta-learning using reinforcement learning

    Pekiştirmeli öğrenme kullanarak artımsal sezgisel üst-öğrenme

    ONUR KARADELİ

    Doktora

    İngilizce

    İngilizce

    2026

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Teknik Üniversitesi

    Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. ŞULE ÖĞÜDÜCÜ

  2. Retina hastalıkları tespiti için yapay zekâ destekli yeni bir hesaplamalı modelin geliştirilmesi

    Development of a new computational model supported by artificial intelligence for detection of retinal diseases

    HASAN MEMİŞ

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2025

    Elektrik ve Elektronik MühendisliğiBatman Üniversitesi

    Elektrik ve Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. EMRULLAH ACAR

  3. Peyzaj tasariminda bir keşif araci: üretken yapay zeka temelli tasarim karar destek modeli

    Ai-enabled generative decision support model as a predictive decoding tool for landscape design

    SAFİYE ELİF SERDAR YAKUT

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    2026

    Peyzaj Mimarlığıİstanbul Teknik Üniversitesi

    Peyzaj Mimarlığı Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. MELTEM ERDEM KAYA

  4. A new nonlinear lifting line method for configuration aerodynamics and deep learning based aerodynamic surrogate models

    Konfigürasyon aerodinamiği analizi ve derin öğrenme bazlı aerodinamik dijital model oluşturmak için yeni bir doğrusal olmayan taşıyıcı çizgi metodu

    HASAN KARALİ

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2020

    Havacılık ve Uzay Mühendisliğiİstanbul Teknik Üniversitesi

    Uçak ve Uzay Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. MAHMUT ADİL YÜKSELEN

    PROF. DR. GÖKHAN İNALHAN

  5. An artificial intelligence based methodology in architectural design process: Integrated diffusion model-aided design (DMAD)

    Mimari tasarım sürecinde yapay zekâ tabanlı bir metodoloji: Bütünleşik difüzyon modeli-destekli tasarım (DMDT)

    CAN MÜEZZİNOĞLU

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2024

    Mimarlıkİstanbul Teknik Üniversitesi

    Bilişim Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. SEVİL YAZICI