Geri Dön

Genetik programlama ve mühendislikte uygulamaları

The genetic programming and its applications in engineering

PDF İndir

  1. Tez No: 774886
  2. Yazar: DAVUT ARI
  3. Danışmanlar: DOÇ. DR. BARIŞ BAYKANT ALAGÖZ
  4. Tez Türü: Doktora
  5. Konular: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Computer Engineering and Computer Science and Control
  6. Anahtar Kelimeler: Elektronik burun, Gen ifadesi regülasyonu, Genetik programlama, Hava kirliliği, Veri analizi, Electronic nose, Gene expression regulation, Genetic programming, Air pollution, Data analysis
  7. Yıl: 2023
  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

Genetik Programlama(GP) sembolik ve matematiksel model üretebilen bir evrimsel hesaplama yöntemidir. GP, evrimsel hesaplamanın bir türü olmasının yansıra aynı zamanda makine öğrenmesi uygulamalarında sıklıkla sembolik regresyon problemleri çözümünde kullanılmaktadır. İlk ortaya çıktığı zamandan beri birçok farklı disiplinde görülen modelleme problemlerinin çözümünde başarılı bir şekilde uygulanması sonucunda popüler evrimsel hesaplama yöntemleri arasına girmiştir. Bu tez çalışması kapsamında standart GP ve onun bir varyantı olan Gen İfadesi Programlama(Gene Expression Programming-GEP) yöntemi kullanılarak veri dayalı tahmin modelleri geliştirme ve mühendislik uygulamaları için araştırma çalışmaları gerçekleştirilmiştir. GP yönteminin uygulamada etkililiğini artırmak için veri normalizasyonu, topluluk öğrenme, hibrit model geliştirme ve hiperparametre optimizasyon teknikleri konularında araştırma yapılmıştır. Ayrıca GEP yönteminin kromozom yapısı modifiye edilmiş ve sabit değer belirleme problemine optimal bir çözüm önerilmiştir. Bu modifiye GEP kromozomu popüler metasezgisel optimizasyon yöntemleri ile optimize edilmiş ve böylece bir metasezgisel optimizasyon tabanlı GEP (MetaSezGEP) yaklaşımı geliştirilmiştir. Bu iyileştirmelerin mühendislik uygulamalarına katkıları araştırılmıştır.

Özet (Çeviri)

Genetic Programming (GP) is an evolutionary computational method that can generate symbolic and mathematical models. In addition to being a type of evolutionary computing, the GP is also frequently used in solving symbolic regression problems in machine learning applications. Since its first appearance, it has become one of the popular evolutionary calculation methods as a result of being successfully applied for solution of modeling problems appeared in many different disciplines. Within the scope of this thesis, research studies have been carried out for development of data driven prediction models and their engineering applications by using the classical GP and its a variant, Gene Expression Programming (GEP). In order to increase the effectiveness of these GP methods in practice, data normalization, ensemble learning, hybrid model development and hyperparameter optimization techniques are studied. In addition, the chromosome structure of the GEP method has been modified and an optimal solution to the constant value determination problem has been proposed. Then, the modified GEP method was combined with popular metaheuristic optimization methods, and thus a metaheuristic optimization based GEP (MetaSezGEP) approach was developed. Contributions of these improvements to some engineering applications have been investigated.

Benzer Tezler

  1. Tez No

    47387

    Optimization of steel frames by genetic algorithms

    Çelik çerçevelerin genetik algoritmalarla optimizasyonu

    İLKER TÜTÜNCÜ

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    1995

    İnşaat MühendisliğiOrta Doğu Teknik Üniversitesi

    PROF.DR. FUAT ERBATUR

  2. Tez No

    198255

    Mühendislikte tersine problem uygulamaları için genetik programlama yaklaşımı

    Genetic programming approach for inverse problem implemantations in enginering

    YENAL ARSLAN

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2005

    Mühendislik BilimleriZonguldak Karaelmas Üniversitesi

    Makine Eğitimi Ana Bilim Dalı

    Y.DOÇ.DR. CEVDET GÖLOĞLU

  3. Tez No

    259004

    Fabrication of large antenna substrates of monolithic spatially variable ceramics and an optimization framework for nano-antennas

    Uzaysal değiskenliğe sahip seramik yekpare anten tabakaların üretilmesi ve nano antenler için optimizasyon tekniği geliştirilmesi

    IŞIL BERKÜN

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2009

    Elektrik ve Elektronik MühendisliğiSabancı Üniversitesi

    Mekatronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    YRD. DOÇ. DR. GÜLLÜ KIZILTAŞ

  4. Tez No

    315312

    Learning how to select an action: From bifurcation theory to the brain inspired computational model

    Nasıl eylem seçileceğini öğrenme: Dallanma teorisinden beyin esinlenmeli hesaplamalı modele

    BERAT DENİZDURDURAN

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2012

    Mühendislik Bilimleriİstanbul Teknik Üniversitesi

    Elektronik ve Haberleşme Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. NESLİHAN SERAP ŞENGÖR

  5. Tez No

    343515

    A genetic algorithm based solution approach for TDVRP

    TDVRP için genetik algoritma bazlı bir çözüm yaklaşımı

    MEHMET SELÇUK KORKMAZ

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2013

    Endüstri ve Endüstri MühendisliğiMarmara Üniversitesi

    Mühendislik Yönetimi Ana Bilim Dalı

    YRD. DOÇ. DR. SEROL BULKAN

    DOÇ. DR. EKREM DUMAN

  6. Tez No

    444258

    Dar gözenekli kanalların akustik ve akış davranışlarının optimizasyonu - dizel partikül filtresine uygulanması

    Optimization of acoustic and flow behavior of narrow porous channels - applied to the diesel particulate filter

    SİNEM ÖZTÜRK

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    2016

    Makine Mühendisliğiİstanbul Teknik Üniversitesi

    Makine Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. HALUK EROL

Geri Dön