Geri Dön

Sezgisel algoritmalarla çoklu denetçi parametrelerinin optimizasyonu

Optimization of multiple controller parameters with heuristic algorithm

  1. Tez No: 528367
  2. Yazar: ABDULLAH ATEŞ
  3. Danışmanlar: DOÇ. DR. CELALEDDİN YEROĞLU
  4. Tez Türü: Doktora
  5. Konular: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Computer Engineering and Computer Science and Control
  6. Anahtar Kelimeler: Metasezgiseller, Parametre optimizasyonu, Çok kriterli optimizasyon, Metaheuristics, Parameter optimization, Multi criteria optimization
  7. Yıl: 2018
  8. Dil: Türkçe
  9. Üniversite: İnönü Üniversitesi
  10. Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
  13. Sayfa Sayısı: Belirtilmemiş.

Özet

Mühendislik problemlerinin çözümünde özellikle denetçi katsayılarının belirlenmesinde nümerik optimizasyon yöntemleri tercih edilmektedir. Bu tez çalışmasında nümerik optimizasyon yöntemleriyle birçok sistem için denetçiler tasarlanmıştır. Öncelikle kesir dereceli sistemler Homotopy Pertürbasyon Yöntemi (HPY) ile çözümlenmiştir. Daha sonra birçok sistem için kesir dereceli ve tam sayı dereceli denetçi parametrelerini belirleyebilen bir yöntem olan Rassal Parametre Vektör Optimizasyon (RPVO) yöntemi önerilmiştir. Bu yöntem ile oluşturulan denetçiler deneysel sistemler üzerinde kullanılmış ve elde edilen cevaplar karşılaştırmalı olarak sunulmuştur. Tezin takip eden bölümünde, kesir dereceli denetçi parametrelerinin Tabu Arama Algoritması (TAA) ile ayarlanması gösterilmiştir. Elde edilen sonuçlar literatürdeki yöntemlerle karşılaştırılmıştır. Daha sonra literatürde olan fakat denetçi tasarımında kullanılmamış Yapay Fizik Optimizasyon Algoritması (YFOA) yöntemi, denetçi tasarımı için modifiye edilmiş ve bilgisayar destekli tasarım için kodlanmıştır. Böylece, literatürde olan matematiksel modeller için tam sayı dereceli ve kesir dereceli denetçiler tasarlanmıştır. Ayrıca bu algoritmanın çalışma mekanizmasına etki eden yapılar optimizasyon süreçlerinde ayrı ayrı incelenerek algoritmanın ilgili sistem için maksimum performans ile çalışabileceği konfigürasyon belirlenmiştir. Genellikle, optimizasyon süreçlerinde tekli amaç fonksiyonu kullanılır. Fakat bu tez çalışmasının son bölümünde çoklu amaç fonksiyonları kullanılarak optimizasyon sürecinin gerçekleştirilebileceği, Büyük Patlama Büyük Çöküş (BP-BÇ) Optimizasyon algoritması ve Tabu Arama Algoritması (TAA) kullanılarak gösterilmiştir.

Özet (Çeviri)

Numerical optimization methods are preferred for solving engineering problems particularly for determination of the controller parameters. In this thesis, many controllers were designed with numerical optimization method for many systems. Firstly, fractional order mathematical equations were solved with Homotopy Perturbation Method (HPM). Then, a stochastic multi parameter divergence optimization method (SMDO), which can determine fractional order and integer order controller parameters for the many systems, was proposed. Controllers, which were obtained by means of this method, was used for experimental systems and obtained responses were presented comparatively. In the following part of the thesis, tuning of fractional order controller parameters by Tabu Search Algorithm (TSA) was demonstrated. The results were compared with methods in literature. Then, Artificial Physics Optimization (APO) Algorithm method, which exists in literature but not used in controller design, was modified for controller design and coded for computer aided design. Thus, integer order and fractional order controller were designed for mathematical models that exist in the literature. Moreover, the structures, which affects the working mechanism of this algorithm, are separately examined in the optimization processes, and the configuration, where the algorithm can work with the maximum performance for the related system, was determined. In general, single objective function is used in optimization processes. However, in the last part of this thesis, Big Bang Big Crunch (BB-BC) Optimization Algorithm and Tabu Search Algorithm (TSA) were used to show that the optimization process can be performed by using multiple objective functions.

Benzer Tezler

  1. Sezgisel algoritmalarla kesir dereceli pıda denetçi tasarımı ve bozucu dışlama performansının iyileştirilmesi

    Fractional order pida controller design via heuristic algorithms and improvement of the disturbance rejection performace

    NECATİ ÖZBEY

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    2020

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİnönü Üniversitesi

    Bilgisayar Bilimleri ve Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. CELALEDDİN YEROĞLU

  2. Batı tesirine kadar Osmanlı mimarisinde estetik kriterler

    Başlık çevirisi yok

    LEYLA BAYDAR

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    1986

    MimarlıkGazi Üniversitesi

    Mimarlık Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. HALUK KARAMAĞARALI

  3. Heuristic search techniques in problem reduction method

    Başlık çevirisi yok

    MOHAMMED A. ARTEİMİ

  4. Solving the capacitated dynamic lot sizing problem

    Başlık çevirisi yok

    NEJAT ÜREM

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    1987

    Endüstri ve Endüstri MühendisliğiBoğaziçi Üniversitesi

    DOÇ. DR. İLHAN OR