Geri Dön

Ayrık optimizasyon problemlerinin çözümü için yeni evrimsel algoritmaların geliştirilmesi ve analizi

Development and analysis of new evolutionary algorithms for solving discrete optimization problems

PDF İndir

  1. Tez No: 995635
  2. Yazar: AYŞEGÜL İHSAN TOKLU
  3. Danışmanlar: DOÇ. DR. TAHİR SAĞ
  4. Tez Türü: Doktora
  5. Konular: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Computer Engineering and Computer Science and Control
  6. Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
  7. Yıl: 2026
  8. Dil: Türkçe
  9. Üniversite: Selçuk Üniversitesi
  10. Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Bilişim Teknolojileri Mühendisliği Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
  13. Sayfa Sayısı: Belirtilmemiş.

Özet

Sürekli optimizasyon algoritmalarının ikili arama uzayında etkin biçimde kullanılabilmesini sağlamak amacıyla bu tez çalışmasında, 5 yeni ikili evrimsel optimizasyon algoritması ile 2 geliştirilmiş versiyon olmak üzere 7 farklı ikili optimizasyon algoritması sunulmuştur. Bu kapsamda önerilen algoritmalar: İkili Koati Optimizasyon Algoritması (BCOA), İkili Meksika Aksolotl Optimizasyonu (BMAO), İkili Akuila Optimizasyonu (BAO), İkili Dinamik Avcılık Liderliği (BDHL) ve İkili Puma Optimizasyonu (BPO) olarak adlandırılmıştır. Buna ek olarak, BPO algoritmasının performansını artırmaya yönelik geliştirilmiş versiyonlar önerilmiştir. Geliştirilen algoritmalar: Geliştirilmiş İkili Puma Optimizasyonu-1 (IBPO1) ve Geliştirilmiş İkili Puma Optimizasyonu-2 (IBPO2) olarak isimlendirilmiştir. Önerilen algoritmalar, 17 farklı Transfer Fonksiyonu (TF) kullanılarak ikili yapıya dönüştürülmüştür. Bu doğrultuda, tez kapsamında 17 farklı TF ile 7 ikili optimizasyon algoritması ele alınmış ve toplam 119 algoritma varyantı modellenmiştir. Elde edilen 119 varyantın tümü, NP-zor kombinatoryal optimizasyon problemleri arasında yer alan Kapasitesiz Tesis Yerleştirme Problemi (UFLP) ile 0-1 Sırt Çantası Problemi (KP) üzerinde yürütülen kapsamlı deneysel analizlerle ayrıntılı biçimde değerlendirilmiştir. Elde edilen bulgular, problem ölçeği arttıkça BPO algoritmasının performansının belirgin biçimde düştüğünü göstermiştir. Dolayısıyla, BPO algoritması UFLP için tepe tırmanma ve XOR operatörü temelli yerel arama mekanizmalarıyla geliştirilerek IBPO1 versiyonu önerilmiştir. Bununla birlikte, BPO algoritması 0-1 KP için açgözlü popülasyon stratejisi, çaprazlama operatörü ve kapasite kısıtının yönetimine yönelik ceza, iyileştirme ve onarım algoritmalarıyla geliştirilerek IBPO2 versiyonu sunulmuştur. Önerilen algoritmalar, kendi aralarında ayrıntılı olarak karşılaştırılmış ve daha sonra literatürde yer alan popüler ve güncel ikili optimizasyon algoritmalarıyla kıyaslanmıştır. Bu kapsamda yürütülen deneysel analizler, önerilen algoritmaların farklı problem türleri ve ölçeklerinde yüksek çözüm kalitesi ile kararlı ve tekrarlanabilir bir performans sergilediğini açık biçimde ortaya koymuştur. Buna ek olarak, problem yapısına uygun şekilde gerçekleştirilen geliştirmeler sonucunda IBPO1 ve IBPO2 algoritmalarının BPO'ya kıyasla daha yüksek çözüm kalitesi sağladığı görülmüştür. Sonuç olarak bu tez, sürekli optimizasyon algoritmalarının ikili arama uzayına uyarlanmasına yönelik kapsamlı ve sistematik bir çalışma ortaya koyarak, ikili optimizasyon literatürüne güçlü, özgün ve önemli bir katkı sağlamıştır.

Özet (Çeviri)

To enable effective use of continuous optimization algorithms in binary search spaces, this thesis presents 7 binary optimization algorithms, comprising 5 novel binary evolutionary optimization algorithms and 2 improved versions. Within this scope, the proposed algorithms are referred to as the Binary Coati Optimization Algorithm (BCOA), Binary Mexican Axolotl Optimization (BMAO), Binary Aquila Optimization (BAO), Binary Dynamic Hunting Leadership (BDHL), and Binary Puma Optimization (BPO). In addition, improved versions of the BPO algorithm are proposed, namely Improved Binary Puma Optimizer-1 (IBPO1) and Improved Binary Puma Optimizer-2 (IBPO2). The proposed algorithms are transformed into binary form using 17 distinct Transfer Functions (TFs). Accordingly, by applying 17 different TFs to the 7 binary optimization algorithms considered within the scope of this thesis, a total of 119 algorithmic variants are modelled. All 119 variants are subjected to rigorous and extensive experimental evaluation on the Uncapacitated Facility Location Problem (UFLP) and the 0-1 Knapsack Problem (KP), both of which constitute NP-hard combinatorial optimization problems. The findings indicate that the performance of the BPO algorithm deteriorates markedly as the problem scale increases. Accordingly, for the UFLP, the IBPO1 version is proposed by augmenting the BPO algorithm with hill-climbing and XOR-operator-based local search mechanisms. Likewise, for the 0-1 KP, the IBPO2 version is presented by enhancing the BPO algorithm through the integration of a greedy population strategy, a crossover operator, and constraint-handling mechanisms based on penalty, improvement, and repair algorithms that explicitly account for capacity constraints. The proposed algorithms are first compared and then benchmarked against state-of-the-art, well-established binary optimization algorithms reported in the literature. The results corroborate the effectiveness of the proposed algorithms, demonstrating high-quality and reproducible performance. Moreover, IBPO1 and IBPO2 demonstrably surpass the BPO. Overall, this thesis makes a strong and original contribution to the binary optimization literature by presenting a comprehensive, systematic approach to adapting continuous optimization algorithms to binary search spaces.

Benzer Tezler

  1. Tez No

    809021

    Büyük ölçekli optimizasyon problemlerinin çözümünde yeni yaklaşımlar

    New approaches to solving large-scale optimization problems

    HAVVA GÜL KOÇER

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    2023

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolKonya Teknik Üniversitesi

    Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. SAİT ALİ UYMAZ

  2. Tez No

    671561

    Design and implementation of high power GaN amplifiers with nonlinear optimization techniques

    Doğrusallaştırılmış yüksek güçlü GaN kuvvetlendiricilerin tasarımı ve gerçeklemesi

    LIDA KOUHALVANDI

    Doktora

    İngilizce

    İngilizce

    2021

    Elektrik ve Elektronik Mühendisliğiİstanbul Teknik Üniversitesi

    Elektronik ve Haberleşme Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. İSMAİL SERDAR ÖZOĞUZ

  3. Tez No

    559913

    A decision support framework for flp in the context of industrial facilities by the use of bim

    Endüstriyel yapılar özelinde tesis yerleşimi problemlerinde bım kullanımı ile tasarımcıya yardımcı olacak bir çerçeve önerisi

    YİĞİTCAN ÜLKÜCÜ

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2019

    Mimarlıkİstanbul Teknik Üniversitesi

    Bilişim Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. SEMA ALAÇAM

  4. Tez No

    655263

    Advanced evolutionary computation for distributionsystem automation

    Dağıtım şebekesi otomasyonu için gelişmiş evrimsel algoritmalar

    BAHMAN AHMADI

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2021

    Elektrik ve Elektronik Mühendisliğiİstanbul Teknik Üniversitesi

    Elektrik Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. AYDOĞAN ÖZDEMİR

    DR. ÖĞR. ÜYESİ OGUZHAN CEYLAN

  5. Tez No

    389408

    Time–cost–quality trade-off problems using evolutionary algorithms

    Zaman-maliyet-kalite ödünleşim sorunlarının evrimsel algoritmalar kullanımı ile çözülmesi

    YASHAR ARMAGHANI

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2014

    İnşaat Mühendisliğiİstanbul Teknik Üniversitesi

    İnşaat Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. GÜL POLAT TATAR

Geri Dön