Genetic algorithms and some of their applications
Genetik algoritmalar ve uygulamaları
- Tez No: 38570
- Danışmanlar: DOÇ.DR. KEMAL LEBLEBİCİOĞLU
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Elektrik ve Elektronik Mühendisliği, Electrical and Electronics Engineering
- Anahtar Kelimeler: Genetik Algoritmalar, kromozomsal gösterim, küresel eniyileme, Optimizasyon modelleri, Genetic algorithms, chromosomal representation, global optimization Science, Optimization models
- Yıl: 1995
- Dil: İngilizce
- Üniversite: Orta Doğu Teknik Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: Belirtilmemiş.
Özet
öz GENETİK ALGORİTMALAR VE UYGULAMALARI ARKAN, Hüseyin Yüksek Lisans Tezi, Elektrik ve Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı Tez Yöneticisi: Doç. Dr. Kemal LEBLEBİCİO?LU Ocak, 1995, 115 sayfa Bu tezde, genetik algoritmalar ve bu algoritmaların değişik en iyileme problemlerine uygulamaları sunulmuştur. Amaç genetik algoritmaları kullanarak küresel en iyiyi bulmaktır. İlk olarak temel genetik algoritma tanıtılmıştır. Sonra“en seçkin”yöntemini kullanan genetik algoritmalar tartışılmıştır. Olgunlaşmamış yakınsamayı önlemek amacıyla amaç işlevinin doğrusal ölçeklendirmesi kullanılmıştır. Daha sonra melez algoritmalar göz önüne alınmıştır. Kısıtlı en iyileme problemlerini çözmek için iki yöntem tanıtılmıştır; cezalandırma yöntemini kullanan genetik algoritma ve kısıtlan sağlayan kromozomları üreten genetik algoritma. Son olarak, FIR süzgeç tasarımı, sistem tanıma, kümelendirme, dörtlü atama ve mikroşerit anten tasarımı problemleri bu çalışmada geliştirilen genetik algoritmalarla çözülmeye çalışılmıştır.
Özet (Çeviri)
ABSTRACT GENETIC ALGORITHMS AND SOME OF THEIR APPLICATIONS ARIKAN Hüseyin M.Sc. in Electrical and Electronics Engineering Supervisor : Assoc.Prof. Dr. Kemal LEBLEBÎCİOGLU January, 1995, 115 pages In this thesis, optimization by using genetic algorithms and their applications on different optimization problems are presented. The aim is to find the global optima by using genetic algorithms. The simple genetic algorithm is introduced at first. Then genetic algorithm employing elitist strategy is presented. The linear scaling of the objective function is used to prevent premature convergence. Next hybrid schemes are considered. Two methods are introduced to deal with constrained optimization problems; genetic algorithm with penalty method and genetic algorithm with behavioral memory paradigm approach. Finally, FIR filter design, system identification, clustering, quadratic assignment and a microstrip antenna design problems have been dealt with by genetic algorithms developed in this study.
Benzer Tezler
- Elektrik dağıtım sistemlerinde kayıp azaltımı için fider düzenlemesi
Distribution feeder reconfiguration for loss reduction
DİLEK DİNÇER
Yüksek Lisans
Türkçe
1997
Elektrik ve Elektronik Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiElektrik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. ADNAN KAYPMAZ
- Yapay sinir ağları ve genetik algoritmaların uçuş kontrol sistemlerine uygulanması
Başlık çevirisi yok
ALİ MOUMİN
- Hücresel yapay sinir ağları için iki öğrenme algoritması ve görüntü işleme uygulamaları
Two learning algorithms for cellular neural networks and their image processing applications
SİNAN KARAMAHMUT
Yüksek Lisans
Türkçe
1994
Elektrik ve Elektronik Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiDOÇ.DR. CÜNEYT GÜZELİŞ
- GT yöntemlerinin sınıflandırması, performans ölçütleri, üretimle ilgili verileri kullanan yeni yöntemlere örnekler ve genetik algoritmalar
Taxonomy of GT methods, performance measures,some new GT methods that is able to incorporate pertinent manufacturing data and genetic algorithms
HATİCE DERİCİ
Yüksek Lisans
Türkçe
1997
Endüstri ve Endüstri Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiEndüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. M. BÜLENT DURMUŞOĞLU
- Genetik algoritmaların meteorolojik uygulamaları
Başlık çevirisi yok
MEHMET ÖZTOPAL
Yüksek Lisans
Türkçe
1998
Meteorolojiİstanbul Teknik ÜniversitesiMeteoroloji Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. ZEKAİ ŞEN