Bilgisayar ve Bilişim Fakültesi Koleksiyonu

Permanent URI for this collectionhttps://hdl.handle.net/20.500.13091/10834

Browse

Now showing 1 - 2 of 2

Coronavirüs Sürü Bağışıklığı Algoritması ile Otsu Tabanlı Optimal Çok Düzeyli Görüntü Eşiği
(2023) Koç, İsmail
Eşik seçimi, görüntü bölütlemede önemli bir rol oynamaktadır. Eşik seçimiyle ilgili en faydalı yöntemler olarak minimum hata yöntemi, iteratif yöntem, entropi yöntemi ve Otsu yöntemi bilinmektedir. Bu çalışmada eşikleme yöntemi olarak Otsu tekniği kullanılmaktadır. Eşik sayısının (K) artmasına bağlı olarak problemin karmaşıklık düzeyi üstel olarak artacağı için matematiksel yöntemler yerine sürü zekâsı algoritması kullanılması daha uygun görülmektedir. Bundan dolayı, bu çalışmada sürü zekâsı algoritması olarak da son yıllarda literatüre kazandırılmış olan Coronavirüs sürü bağışıklığı algoritması (CHIO) kullanılmaktadır. Deneysel çalışmalarda test verisi olarak altı farklı görüntü kullanılmaktadır. K değeri bu çalışmada 2, 3, 4 ve 5 olarak belirlenmektedir. Bu veri seti kullanılarak CHIO algoritması ile literatürde yer alan diferansiyel evrim (differential evolution: DE), gri kurt ( gray wolf optimizer: GWO), parçacık sürü (particle swarm optimization: PSO) algoritmaları gibi başarılı algoritmalarla eşit koşullarda kıyaslanmaktadır. Elde edilen sonuçlara göre, CHIO algoritması kullanılarak 6 test verisi üzerinde yapılan çalışmalarda K=2 olduğunda verilerin %100, K=3 ve 4 iken %83 ve son olarak K=5 iken %50’sinde en iyi sonuçları yakaladığı görülmektedir. Bu sonuçlar ışığında, CHIO algoritmasının çözüm kalitesi açısından rekabet edici olduğu tespit edilmiştir. Sonuç olarak CHIO algoritması çok düzeyli görüntü eşiği problemi için alternatif bir algoritma olabilir.
Gerçek Dünya Kısıtlı Optimizasyon Problemlerinin Çözümü için En Değerli Oyuncu Algoritmasının Değerlendirilmesi
(2021) Uymaz, Sait Ali
Gerçek-dünya kısıtlı optimizasyon problemlerinin, karar değişkenlerine ek olarak kısıtlamaları ve yerel minimum noktaları vardır. Kısıtlamalar nedeniyle bu problemlerin arama alanları çok küçük olduğu için çözülmesi zor ve zaman alıcıdır. Son yıllarda, bu tür problemleri çözmek için birçok yeni meta -sezgisel algoritma önerilmiş ve kısıt işleme teknikleriyle birleştirilmiştir. Spor etkinliklerinden esinlenerek yakın zamanda önerilen bir meta -sezgisel optimizasyon algoritması olan En Değerli Oyuncu Algoritması (MVPA), matematiksel test fonksiyonları üzerinde test edilmiştir. Bu çalışmada, MVPA algoritması kısıt işleme teknikleri ve bazı modifikasyonlar ile birleştirilerek 19 kısıtlı gerçek dünya mühendislik optimizasyon problemi üzerinde test edilmiştir. Sonuçlar, kısıtları sağlayan uygun çözümler bulmada yüksek bir başarı oranı göstermiştir.

Browse

Browsing Bilgisayar ve Bilişim Fakültesi Koleksiyonu by Journal "Bilişim Teknolojileri Dergisi"