Numerik ve parçacık sürü optimizasyonu yöntemleri birleştirilerek kurgulanmış yeni bir optimizasyon algoritması
A new hybrid algorithm built by combining numeric and particle swarm optimization methods
- Tez No: 348538
- Danışmanlar: YRD. DOÇ. DR. EMRE ÇOMAK
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Computer Engineering and Computer Science and Control
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2013
- Dil: Türkçe
- Üniversite: Pamukkale Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: Belirtilmemiş.
Özet
Bu çalışma doğrusal olmayan problem çözümleri için Broydon-Fletcher-Goldfarb-Shanno (BFGS) ve Parçacık Sürü Optimizasyonu (PSO) yöntemleri temelli melez bir optimizasyon algoritması önermektedir. Literatürde kullanılan optimizasyon test fonksiyonlarını çözmek için BFGS içine PSO yerleştirilmiştir. Kulanılan foknsiyonlar, Rosenbrock vadisi, Rastrigin, Griewangk fonksiyonlarıdır. Bunu gerçekleştirmek için başlangıç noktası öncelikle BFGS ile aranmakta ve en iyi çözüm, daha iyi sonuçlar için, PSO'ya gönderilmektedir. Bu işlem karşılıklı paslaşmalarla sonlandırma koşulları sağlanana kadar devam etmektedir. Ardından karşılaştırma yapmak için ikinci bir algoritma geliştirilmiştir. İkinci algoritmada ise başlangıç çözümü PSO ile bulunmuş ve en iyi çözüm BFGS'ye gönderilmiştir. En sonunda da algoritmamız ikinci geliştirilen algoritma ve standart PSO algoritması ile karşılaştırılmıştır. Sayısal deneyler bütün sonuçların optimum noktalara çok yaklaştığını göstermiştir. Hız ve alınan sonuçlar karşılaştırıldığında geliştirdiğimiz algoritma ile karşılaştırma algoritmasının hemen hemen aynı olduğu tespit edilmiştir. Öte yandan standart PSO daha hızlı olmakla birlikte algoritmamız çok daha iyi sonuçlar bulmuştur. Sonuç olarak önerilen algoritma doğrusal olmayan problemlerle ilgilenirken kullanılabilecek etkili bir melez algoritma olmuştur.
Özet (Çeviri)
This work proposes a hybrid optimization algorithm based on BFGS method and PSO to solve nonlinear programs. The algorithm integrates the BFGS into PSO to solve test functions for optimization. These functions are Rosenbrock?s Valley, Rastrigin's function, Griewangk?s function. In doing so, on initial search is firstly attempted by BFGS and then the best solution is passed on to PSO for further investigation. This sequence as a whole is iterated as many times as required to meet the stopping conditions. After that we developed a second algorithm to compare. Towards this end, on initial search is firstly attempted by PSO and then the best solution is passed on to BFGS. Finally, we compare our algorithm with standard PSO and our second algorithm. The numerical experiments show that all experiments' results are close to the optimum point. The results and speed of first and second algorithm are almost same. On the other hand, standart PSO is faster than our first algorithm although first algorithm?s results are better than standart PSO's. As a result proposed algorithm makes an effective use of hybrid framework when dealing with nonlinear equality contraints.
Benzer Tezler
- Parçacık sürü optimizasyonu, hedef öncelikli algoritma ve derin öğrenme ile fotonik yapılarda tersine tasarım
Inverse design of photonic structures with particle swarm optimization, objective-first algorithm and deep learning
İPEK ANIL ATALAY
Yüksek Lisans
İngilizce
2021
Elektrik ve Elektronik MühendisliğiTobb Ekonomi ve Teknoloji ÜniversitesiElektrik ve Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. HAMZA KURT
- Kule vinç sistemleri için parçacık sürü optimizasyonu tabanlı kayan kipli kontroltasarımı
Particle swarm optimization based sliding mode control design for tower crane systems
SELMAN COGAY
Yüksek Lisans
Türkçe
2023
Elektrik ve Elektronik MühendisliğiKocaeli ÜniversitesiElektronik ve Haberleşme Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ BANU AYYILDIZ
- Antenlerin hızlı ve doğru tasarımı için esnek hesaplamaya dayalı sayısal karma yöntemler
Numerical hybrid methods based on soft computing for fast and accurate design of antennas
MAHMUD ESAD YİĞİT
Doktora
Türkçe
2023
Elektrik ve Elektronik Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiElektronik ve Haberleşme Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. MURAT TAYFUN GÜNEL
- Popülasyon küçültme yaklaşımının klasik optimizasyon algoritmalarına uygulanması ve zorlu numerik problemler üzerinde kıyaslamalı çalışılması
Application of the population reduction approach to classical optimization algorithms and a comparative study on difficult numerical problems
AHMED FURKAN AKDENİZ
Yüksek Lisans
Türkçe
2024
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolMersin ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. ZEKİ YETGİN
- Diferansiyel denklemlerin yapay sinir ağları ile nümerik çözümleri
The numerical solutions of differantial equations with artificial neural networks
İCLAL GÖR
Doktora
Türkçe
2020
MatematikAydın Adnan Menderes ÜniversitesiMatematik Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ KORHAN GÜNEL