Geri Dön

Çok amaçlı optimizasyon algoritması: Mogoldsa

Başlık çevirisi mevcut değil.

PDF İndir

  1. Tez No: 618658
  2. Yazar: EYÜP ERÖZ
  3. Danışmanlar: DOÇ. DR. ERKAN TANYILDIZI
  4. Tez Türü: Yüksek Lisans
  5. Konular: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Computer Engineering and Computer Science and Control
  6. Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
  7. Yıl: 2020
  8. Dil: Türkçe
  9. Üniversite: Fırat Üniversitesi
  10. Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Yazılım Mühendisliği Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
  13. Sayfa Sayısı: Belirtilmemiş.

Özet

Çok amaçlı optimizasyon problemlerin karmaşıklığı, çatışması, geniş çözüm uzayına sahip olması ve tek bir çözüm yerine bir çözüm kümesine ihtiyaç duyulması nedeniyle oldukça zordur. Literatürdeki çok amaçlı optimizasyon algoritmalarının tüm problemler için aynı derecede etkili çözümler üretememektedir. Bu durum yeni çok amaçlı optimizasyon algoritmalarına ihtiyaç duyulduğunu göstermektedir. Bu çalışmada, literatürde bulunan başarılı bir optimizasyon algoritması olan matematiksel tabanlı Altın Sinüs Algoritması(Gold-SA)' nın, çok amaçlı problemler için geliştirilmiş hali olan Çok Amaçlı Altın Sinüs Algoritması (MOGoldSA) önerilmiştir. MOGoldSA ve literatürde yer edinmiş 5 adet metasezgisel çok amaçlı optimizasyon algoritması ile karşılaştırılmıştır. Bunlar sırasıyla: Çok Amaçlı Karınca Aslanı Optimizasyonu(MOALO), Çok Amaçlı Yusufçuk Algoritması(MODA), Çok Amaçlı Çekirge Optimizasyonu Algoritması (MOGOA), Baskın Olmayan Sıralama Genetik Algoritma II (NSGA II) Ve Güçlü Evrimsel Pareto Algoritması-2(SPEA2) algoritmalarıdır. Bu çalışmada, karşılaştırmanın doğruluğunu göstermek için 22 farklı test fonksiyonu kullanılmıştır. Performans değerlendirmesinde ise 6 farklı performans kriteri: Genel Uzaklık (GD), Ters Genel Uzaklık (RGD), Maksimum Yayılma (MS), Yayılma (S), Boşluk (SP), Hipervolume (HV) ve hız kullanılmıştır. Çalışma sonucunda MOGoldSA problemlerin çoğunluğunda en iyi sonuca ulaşırken, diğerlerinde de oldukça rekabetçi bir performans sergilemiştir. Elde edilen başarılı sonuçlar önerilen algoritmanın çok amaçlı optimizasyon problemleri için kullanılabilir olduğunu göstermiştir.

Özet (Çeviri)

It is very difficult to find suitable solutions for multi-objective optimization problems. Because of the complexity, conflict, wide solution space of the problems and the need for a solution set instead of a single solution, it is difficult for the multi-objective optimization algorithms in the literature to obtain equally effective solutions for all problems. This shows the need for new multi- objective optimization algorithms. In this study, the multiobjective Gold Sine Algorithm (MOGoldSA), a mathematical based Gold Sine Algorithm (Gold-SA) which is a successful optimization algorithm in the literature, is proposed. MOGoldSA and 5 metaheuristic multiobjective optimization algorithms in the literature. These are: Multiobjective Ant Lion Optimization (MOALO), Multiobjective Dragonfly Algorithm (MODA), Multiobjective Grasshopper Optimization Algorithm (MOGOA), Non-dominant Sorting Genetic Algorithm II (NSGA II) and Strong Pareto Evolution Algorithm-2 (SPEA2) algorithms. In this study, 22 different test functions were used to demonstrate the accuracy of the comparison. For performance evaluation, 6 different performance measure: Generational Distance (GD), Reverse Generational Distance (RGD), Maximum Spread (MS), Spread (S), Spacing (SP) and Hypervolume (HV) and velocity were used. As a result of this study, MOGoldSA achieved the best results for the majority of the problems and showed a very competitive performance in the others. Successful results showed that the proposed algorithm can be used for multi-objective optimization problems.

Benzer Tezler

  1. Tez No

    654938

    Hibrit çok amaçlı rüzgar güdümlü optimizasyon algoritması

    A hybrid multi-objective wind driven optimization algorithm

    FETHİYE SULTAN ÖZPEHLİVAN AY

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2020

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolDüzce Üniversitesi

    Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. PAKİZE ERDOĞMUŞ

  2. Tez No

    130866

    Solving fuzzy multiple objective optimization models by using multiple objective tabu search

    Çok amaçlı bulanık mantık optimizasyon modellerinin çok amaçlı tabu arama algoritması kullanılarak çözülmesi

    TOLUNAY SEVİM

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2003

    Endüstri ve Endüstri MühendisliğiGaziantep Üniversitesi

    Endüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. ADİL BAYKASOĞLU

  3. Tez No

    200710

    Çok amaçlı portföy optimizasyon problemi ve çözüm yaklaşımları

    Multiobjective portfolio optimization problem and solution methods

    ÖZDEN ÜSTÜN

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    2007

    Endüstri ve Endüstri MühendisliğiEskişehir Osmangazi Üniversitesi

    Endüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF.DR. RAFAİL GASİMOV

  4. Tez No

    760081

    Manyetik kaldırma sisteminin doğadan esinlenen optimizasyon algoritmaları ile çok amaçlı optimizasyon tabanlı kesirli mertebeden PID kontrolör tasarımı

    Multi-objective optimization based fractional order PID controller design with nature inspired optimization algorithms of magnetic levitation system

    GÖRKEM MELİH KIRANEL

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2022

    Elektrik ve Elektronik MühendisliğiKocaeli Üniversitesi

    Elektronik ve Haberleşme Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DR. ÖĞR. ÜYESİ BANU AYYILDIZ

  5. Tez No

    392375

    Çok amaçlı sosyal tabanlı metasezgisel optimizasyon algoritmaları ile sosyal ağlarda örtüşen topluluk keşfi

    Overlapping community detection in social networks with multi objective social based metaheuristic optimization

    FEYZA ALTUNBEY

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2015

    Mühendislik BilimleriFırat Üniversitesi

    Yazılım Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. BİLAL ALATAŞ

Geri Dön