The bees algorithm theory, improvements and applications
Arı algorithmsı teori, geliştirmeler ve uygulamalar
- Tez No: 747459
- Danışmanlar: PROF. DR. DUC TRUONG PHAM
- Tez Türü: Doktora
- Konular: Endüstri ve Endüstri Mühendisliği, Industrial and Industrial Engineering
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2010
- Dil: İngilizce
- Üniversite: Cardıff Unıversıty (prıfysgol Caerdydd)
- Enstitü: Yurtdışı Enstitü
- Ana Bilim Dalı: Endüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: Belirtilmemiş.
Özet
Bu tezde, Arı Algoritması (BA) adı verilen popülasyon tabanlı yeni bir arama algoritması sunulmaktadır. Algoritma, bal arısı sürülerinin yiyecek arama davranışını taklit eder. Temel versiyonunda, algoritma rastgele arama ile birleştirilmiş bir tür komşuluk araması gerçekleştirir ve hem kombinatoryal optimizasyon hem de fonksiyonel optimizasyon için kullanılabilir. Bu tez bağlamında her iki alan da ele alınmaktadır. Algoritmanın tanımını takiben tez, yeni algoritmanın etkinliğini ve sağlamlığını gösteren bir dizi karmaşık problem için elde edilen sonuçları verir. Arılar Algoritması ile ilgili geliştirmeler de sunulmaktadır. Algoritmanın verimliliğini artırmak için algoritma ile birlikte birkaç ek özellik göz önünde bulundurulur. Dinamik işe alım, orantılı küçültme ve site terk etme stratejileri sunulmaktadır. Ek özellikler, genetik algoritmalar ve simüle edilmiş tavlama dahil olmak üzere bazı iyi bilinen algoritmalarla karşılaştırıldığında, algoritmanın birkaç farklı işlevi ve performansı üzerinde değerlendirildi. Arı Algoritması, ahşap kaplama levhalarında istatistiksel süreç kontrolü ve ahşap kusurlarının tanımlanması için çok katmanlı algılayıcılar sinir ağları eğitimi de dahil olmak üzere birçok karmaşık optimizasyon problemine uygulandı. Ayrıca, elektronik uygulamalardaki potansiyeli göstermek için 2B elektronik özyinelemeli filtreler tasarlamak için kullanılan algoritma. Kombinatoryal alanlar için çalışabilmesi için algoritmaya önerilen yeni bir yapı. Ve çeşitli koşullarda algoritmanın sağlamlığını göstermek için sunulan birkaç uygulama. Ayrıca, başlangıçta sürekli alanlar için geliştirildiğinden, problemlerin temsili için bazı küçük değişiklikler önerilmiştir. Son bölümde, orijinal algoritmanın halefi olarak yeni bir algoritma tanıtılmaktadır. Algoritmanın karmaşıklığını azaltmak ve verimliliği artırmak için Gauss yaması adı verilen yeni bir komşuluk yapısı önerilmiştir. Algoritmanın performansı, çeşitli çok modelli karmaşık optimizasyon problemleri ile test edilir ve bazı iyi bilinen algoritmalarla karşılaştırılır. More about this source textSource text required for additional translation information Send feedback Side panels
Özet (Çeviri)
In this thesis, a new population-based search algorithm called the Bees Algorithm (BA) is presented. The algorithm mimics the food foraging behaviour of swarms of honey bees. In its basic version, the algorithm performs a kind of neighbourhood search combined with random search and can be used for both combinatorial optimisation and functional optimisation. In the context of this thesis both domains are considered. Following a description of the algorithm, the thesis gives the results obtained for a number of complex problems demonstrating the efficiency and robustness of the new algorithm. Enhancements on the Bees Algorithm are also presented. Several additional features are considered with the algorithm to improve the efficiency of the algorithm. Dynamic recruitment, proportional shrinking and site abandonment strategies are presented. Additional featured evaluated on several different functions and performance of the algorithm compared with some well-known algorithms including genetic algorithms and simulated annealing. The Bees Algorithm applied on many complex optimisations problems including multi-layer perceptrons neural networks training for statistical process control and identification of wood defects in wood veneer sheets. Also, algorithm used to design 2D electronic recursive filters to show the potential in electronics applications. A new structure proposed to the algorithm to be able to work for combinatorial domains. And several applications presented to show the robustness of the algorithm in various conditions. Also, some minor modifications proposed for representations of the problems since it was originally developed for continuous domains. In the final part, a new algorithm is introduced as a successor of original algorithm. A new neighbourhood structure called Gaussian patch is proposed to reduce the complexity of the algorithm as well as increasing the efficiency. The performance of the algorithm is tested by several multi-model complex optimisation problems and compared to some well-known algorithms.
Benzer Tezler
- Grup teknolojisi imalat sistemi ve bu sistemin tasarımına yönelik yeni bir metot
Group technology manufacturing systems and a new method oriented to the design of these systems
M. BÜLENT DURMUŞOĞLU
- Yapay arı kolonisi algoritması ile finansal portföy optimizasyonu
Financial portfolio optimization with artifical bee colony algorithm
BURCU KARTAL
- İç mimari yüzey tasarımında simetri algoritmalarının kullanımına yönelikbir model önerisi
A model proposal for the usage of the algorithms of symmetry on the interior surface design
KORCAN GÜLFİDAN
Doktora
Türkçe
2022
Bilim ve TeknolojiMimar Sinan Güzel Sanatlar Üniversitesiİç Mimarlık Ana Bilim Dalı
PROF. DR. İPEK FİTOZ
- Çok amaçlı karar verme metodları ve tekstil sanayiinde bir uygulama
Multiple criteria decision making methods and an application to the textile industry
H.EDA ÖZTÜRK
Yüksek Lisans
Türkçe
1992
Endüstri ve Endüstri Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiPROF. DR. RAMAZAN EVREN
- Doğru akım makinasının optimal kontrolu
Optimal control of a separately excited DC machine
H.BORA KARAYAKA
Yüksek Lisans
Türkçe
1990
Elektrik ve Elektronik Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiPROF.DR. TAMER KUTMAN