Hibrit çok amaçlı rüzgar güdümlü optimizasyon algoritması
A hybrid multi-objective wind driven optimization algorithm
- Tez No: 654938
- Danışmanlar: PROF. DR. PAKİZE ERDOĞMUŞ
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Computer Engineering and Computer Science and Control
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2020
- Dil: Türkçe
- Üniversite: Düzce Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: Belirtilmemiş.
Özet
Temel anlamda optimizasyon, bir veya birden fazla problemin belirli koşullar altındaki en iyi çözümlerini bulma işlemidir. Günümüzde bu problemlerin çözümü için klasik yöntemler ve sezgisel yöntemler kullanılmaktadır. Sezgisel yöntemlerden biri olan Rüzgar Güdümlü Optimizasyon algoritması, rüzgarın atmosfer içerisindeki hareketini temel alarak atmosferik dinamik eşitlikten yararlanan tek-amaçlı optimizasyon problemlerine çözüm arayan bir algoritmadır. Bu çalışmada çok-amaçlı optimizasyon problemlerinin çözümü için Rüzgar Güdümlü Optimizasyon algoritması yeniden düzenlenmiştir. Çok-amaçlı optimizasyon problemlerinde elde edilen sonuçların gerçek sonuçlara ne kadar yakınsadığı ve bu sonuçların ne kadar çeşitli olduğu kullanılan yöntemlerin performansı hakkında bilgi vermektedir. Baskın olmayan sıralama, ağırlıklı toplam, normal sınır kesişimi gibi metotlar çok-amaçlı optimizasyon problemlerinde sıklıkla kullanılan yaklaşımlardır. Bu yaklaşımlardan bazıları çeşitlilik açısından ön plana çıkarken bazılarının ise en iyi sonuca daha iyi yakınsadığı gözlenmiştir. Bu çalışmanın temel amacı elde edilen çözümleri hem çeşitlilik hem de yakınsama açısından en iyi hale getirmektir. Bu amaç kapsamında baskın olmayan sıralama ve adaptif ızgara yaklaşımları bir arada kullanılarak yeni bir hibrit yaklaşım geliştirilmiştir. Daha iyi bir yakınsama için baskın olmayan sıralama, çeşitlilik için adaptif ızgara yaklaşımı bir arada kullanılmıştır. Geliştirilen bu hibrit yaklaşım test problemleri ve doğrusal olmayan denklem sistemlerinde test edilerek sonuçları literatürde iyi bilinen Baskın Olmayan Sıralamalı Genetik Algoritma (NSGA-II) ve Çok-Amaçlı Parçacık Sürü Optimizasyonu (MOPSO) algoritmaları ile karşılaştırılmıştır. Deneysel sonuçlar incelendiğinde çeşitlilik ve yakınsama performansı açısından geliştirilen hibrit yaklaşımın kabul edilebilir olduğu gözlenmiştir.
Özet (Çeviri)
Basically, optimization is the process of finding the best solutions for one or more problems under certain conditions. Today, classical methods and heuristic methods are used to solve these problems. Wind Driven Optimization algorithm, which is one of the heuristic methods, is an algorithm that seeks solutions for single-objective optimization problems that benefit from atmospheric dynamic equality based on the movement of the wind in the atmosphere. In this study, Wind Driven Optimization algorithm was rearranged to solve multi-objective optimization problems. In multi-objective optimization problems, the performance of the used method depends on how closely the results obtained converge to the actual results and how diverse these results are. Methods such as non-dominant sorting, weighted sum, normal boundary intersection are frequently used approaches in multi-objective optimization problems. While some of these approaches have more diverse to results, others have been observed to better converge. The main purpose of this study is to optimize the solutions obtained in terms of both diversity and convergence. Within this scope, a new hybrid approach has been developed by using non-dominant sorting and adaptive grid approaches. Non-dominant sorting used for better convergence and adaptive grid approach is used for diversity. The developed hybrid approach has been tested in test problems and nonlinear equation systems. Results have been compared with Non-Dominated Sorting Genetic Algorithm (NSGA-II) and Multi-Objective Particle Swarm Optimization (MOPSO). When the experimental results were examined, it was observed that the hybrid approach developed in terms of diversity and convergence performance was acceptable.
Benzer Tezler
- Bir akıllı mikro şebekenin çok amaçlı hibrit meta sezgisel algoritmayla optimizasyonu
Optimization of multiobjective hybrid meta heuristic algorithms on a smart microgrid
TUBA TANYILDIZI AĞIR
Doktora
Türkçe
2019
Elektrik ve Elektronik MühendisliğiFırat ÜniversitesiElektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. ZAFER AYDOĞMUŞ
DOÇ. DR. BİLAL ALATAŞ
- Multi-objective optimization of fiber reinforced laminated hybrid composite plates using particle swarm algorithm
Fiber takviyeli katmanlı hibrit kompozit plakaların parçacık sürü algoritması ile çok amaçlı optimizasyonu
ORHAN NURİ YEGİT
Yüksek Lisans
İngilizce
2024
Havacılık ve Uzay Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiUçak ve Uzay Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ KAAN YILDIZ
- Rüzgar-fotovoltaik hibrit güç sistemlerinin yapay sinir ağları ile kontrolü
Artificial neural networks for controlling wind-PV power systems
KERİM KARABACAK
- Energy based multi-objective optimization for threedimensional buildings incorporating tuned mass dampers
Ayarlı kütle sönümleyici eklenmiş betonarme bir binanın sismik enerji bazlı çok amaclı optimizasyonu
SAHAR HADI ALI AL-OBAIDI
Yüksek Lisans
İngilizce
2026
İnşaat Mühendisliğiİstanbul Teknik Üniversitesiİnşaat Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. ARCAN YANIK
- Hibrit otomobil tasarımı, yenilenebilir enerji kaynaklarıyla desteklenmesi ve simülasyonu
Hybrid vehicle design, supporting renewable alternative energy sources and simulation
BURAK ATALAY
Yüksek Lisans
Türkçe
2015
Makine Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiMakine Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. HÜSEYİN ERTUĞRUL ARSLAN