Balina optimizasyon algoritması ve gri kurt optimizasyonu algoritmaları kullanılarak yeni hibrit optimizasyon algoritmalarının geliştirilmesi
Improvement of new hybrid optimization algorithms using whale optimization algorithm and grey wolf optimization algorithms
- Tez No: 548635
- Danışmanlar: DR. ÖĞR. ÜYESİ MUSTAFA DANACI
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Computer Engineering and Computer Science and Control
- Anahtar Kelimeler: Balina Optimizasyon Algoritması, Gri Kurt Optimizasyon Algoritması, Parçacık Sürü Optimizasyonu, Benchmark Problemleri, Whale Optimization Algorithm, Grey Wolf Optimization, Particle Swarm Optimization, Benchmark Problems
- Yıl: 2019
- Dil: Türkçe
- Üniversite: Erciyes Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: Belirtilmemiş.
Özet
Metasezgisel optimizasyon algoritmaları sağladığı çeşitli avantajlardan dolayı son zamanlarda oldukça popüler olmuştur. Bu çalışmada sürü zekasına dayanan biyolojik tabanlı algoritmalardan, Balina Optimizasyon Algoritması, Gri Kurt Optimizasyonu, Parçacık Sürü Optimizasyonu ve Diferansiyel Gelişim Algoritmasının açıklaması yer almaktadır. Bu tez çalışmasında kambur balinaların avlanma davranışlarını simüle eden Balina Optimizasyon Algoritması ile gri kurtların sosyal hiyerarşi ve avlanma davranışını simüle eden Gri Kurt Optimizasyonu kullanılarak hibrit bir optimizasyon algoritması oluşturulmuştur. Oluşturulan hibrit optimizasyon algoritmasını iyileştirebilmek maksadıyla modifikasyon eklenerek İyileştirilmiş Hibrit Balina Optimizasyon Algoritması (İHBOA) önerilmiştir. İyileştirilmiş Hibrit Balina Optimizasyon Algoritması, balinaların kuyruklarını suya vurma şiddetinin balinaların konumlarının değiştirilmesinde etkili olmasından esinlenilerek geliştirilmiştir. Önerilen İHBOA 23 adet benchmark fonksiyonu ile test edilmiş ve sonuçları Balina Optimizasyon Algoritması, Gri Kurt Optimizasyonu, Parçacık Sürü Optimizasyonu, Diferansiyel Gelişim Algoritması ile karşılaştırılmıştır. Karşılaştırma sonucunda ise İHBOA'nın oldukça başarılı ve rekabetçi sonuçlar ürettiği görülmüştür.
Özet (Çeviri)
Metaheuristic optimization algorithms have become quite popular recently due to the various advantages it provides. In this study, Whale Optimization Algorithm, Grey Wolf Optimization, Particle Swarm Optimization and Differential Evolution Algorithm which are the biological intelligence based on herd intelligence algorithms are explained. In this thesis, a hybrid optimization algorithm has been created by using Whale Optimization Algorithm simulating the hunting behaviors of humpback whales and Grey Wolf Optimization simulating the social hierarchy and hunting behaviors of grey wolves. The Improved Hybrid Whale Optimization Algorithm (IHWOA) was proposed by adding modification to improve the hybrid optimization algorithm. Improved Hybrid Whale Optimization Algorithm was developed with the inspiration of the effects of intensity of splashing movements of whale tails on the position change of whales The proposed IHWOA was tested with 23 benchmarks and the results were compared with the Whale Optimization Algorithm, Grey Wolf Optimization, Particle Swarm Optimization, Differential Evolution Algorithm. As a result of the comparison, it is seen that IHWOA produces highly successful and competitive results.
Benzer Tezler
- A new hybrid metaheuristic algorithm applied on a classification problem
Bir sınıflandırma problemine uygulanan yeni bir hibrit metasezgisel algoritma
ARMİR KAÇABETİ
Yüksek Lisans
İngilizce
2021
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Sabahattin Zaim ÜniversitesiBilgisayar Bilimleri ve Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ AMIR SEYYEDABBASI
- Mobil robotların 3 boyutlu yol bulması için pekiştirmeli öğrenme ve metasezgisel algoritmalar
Reinforcement learning and metaheuristic algorithms for three-dimensional path planning of mobile robots
ROYAL ALIYEV
Yüksek Lisans
Türkçe
2021
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Aydın ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ ADEM ÖZYAVAŞ
- Real time calculation of shem angles by metaheuristic algorithms for variable frequency motor drives
Değişken frekanslı motor sürücüleri için metasezgisel algoritmalar kullanılarak shem açılarının gerçek zamanlı hesaplanması
GAMZE NALÇACI
Doktora
İngilizce
2021
Elektrik ve Elektronik MühendisliğiOrta Doğu Teknik ÜniversitesiElektrik ve Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. MUAMMER ERMİŞ
PROF. DR. IŞIK ÇADIRCI
- Gezgin satıcı problemi için biyolojik esinlemeye dayalı beş algoritmanın karşılaştırması
Comparison of five optimization algorithms based on biological inspiration for travelling salesman problem
OMAR MOHAMMED AHMED AHMED
Yüksek Lisans
İngilizce
2018
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolSelçuk ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ HUMAR KAHRAMANLI
- Otonom mikro şebekelerin meta sezgisel algoritmalar ile boyutlandırma optimizasyonu
Sizing optimization of autonomous micro grids using meta heuristic algorithms
İPEK ÇETİNBAŞ
Doktora
Türkçe
2020
Elektrik ve Elektronik MühendisliğiEskişehir Osmangazi ÜniversitesiElektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. BÜNYAMİN TAMYÜREK