Please use this identifier to cite or link to this item: https://hdl.handle.net/20.500.13091/383
Full metadata record
DC FieldValueLanguage
dc.contributor.advisorKıran, Mustafa Servet-
dc.contributor.authorÇınar, Ahmet Cevahir-
dc.date.accessioned2021-12-13T10:24:08Z-
dc.date.available2021-12-13T10:24:08Z-
dc.date.issued2020-
dc.identifier.urihttps://tez.yok.gov.tr/UlusalTezMerkezi/TezGoster?key=Eb5EkakJlp3olBdo_wNEGZdT5FdtBF8_tbumX7G05Jme7u8mifrw84ZcfixqFpfL-
dc.identifier.urihttps://hdl.handle.net/20.500.13091/383-
dc.description.abstractAğaç-tohum algoritması (TSA), 2015 yılında sürekli kısıtsız optimizasyon problemlerini çözmek için önerilmiş olan metasezgisel bir arama algoritmasıdır. Bu tez çalışmasında küçük boyutlu sürekli kısıtsız optimizasyon problemlerine kaliteli sonuçlar üreten TSA'nın sürekli kısıtlı, ayrık ikili ve ayrık tam sayılı optimizasyon problemlerine çözüm üretecek şekilde iyileştirilmesi ve geliştirilmesi ile ilgili çalışmalar yapılmıştır. Sürekli kısıtlı optimizasyon problemlerini çözmek için literatürde yer alan kural tabanlı bir seçim stratejisi TSA'ya entegre edilerek kısıtlı TSA (CTSA) önerilmiştir. CTSA ile hem sayısal kıyas fonksiyonları, hem de mühendislik tasarım problemleri çözülmüş ve CTSA, literatürdeki güncel algoritmalarla karşılaştırılmıştır. Ayrık ikili optimizasyon problemlerini çözmek için TSA ikili çözüm uzayında çalışacak şekilde yapılandırılmış, yeni çözümler üretmek içinse mantıksal kapı kullanan (LogicTSA) ve benzerlik tabanlı (SimTSA) yeni algoritmalar önerilmiştir. Performansı daha üst seviyeye çıkarmak için bu iki yaklaşım hibritlenerek SimLogicTSA isimli yeni bir yaklaşım önerilmiş ve mevcut algoritmalarla kıyaslandığında daha başarılı sonuçlar elde edildiği görülmüştür. Ayrık tam sayılı optimizasyon problemlerinin çözümü için TSA permütasyon kodlu gösterim (DTSA) ile çalışacak hale getirilmiştir. DTSA, takas, öteleme ve simetri gibi komşuluk operatörleri ile yeni çözümler üretmektedir. En yakın komşu sezgiseli ve 2-opt yerel arama algoritması ile DTSA'nın elde ettiği çözümlerin kalitesi artırılmaya çalışılmıştır. Bu tez kapsamında TSA tabanlı önerilen yöntemlerin literatürdeki benzerlerinden daha kaliteli veya rekabetçi çözümler ürettiği gösterilmiştir.en_US
dc.description.abstractTree-seed algorithm (TSA) is a metaheuristic search algorithm proposed in 2015 to solve continuous unconstrained optimization problems. In this thesis, the studies have been carried out on the improvement and development of TSA, which produces high-quality results on small-sized continuous unconstrained optimization problems, in a way to provide solutions to continuous constrained, discrete binary and discrete integer optimization problems. A rule-based selection strategy which is in the literature has been integrated with TSA, and a constrained TSA (CTSA) has been proposed in order to solve continuous constrained optimization problems. Both numerical benchmark functions and engineering design problems were solved by CTSA, and it has been compared with the state-of-art algorithms in the literature. To solve discrete binary optimization problems, TSA is re-structured to work on binary search space, and logic-gate based TSA (LogicTSA) and similarity-based TSA (SimTSA) are proposed to generate new binary solutions. In order to obtain better results, these two approaches have been hybridized and a new approach, called SimLogicTSA, has been proposed, and more successful results have been obtained when compared to existing algorithms. In order to solve discrete integer optimization problems, TSA has been modified for working with permutation coded representation (DTSA). DTSA produces new solutions with neighborhood operators such as swap, shift, and symmetry. The quality of the solutions obtained by DTSA has been improved with the nearest neighbor heuristic and 2-opt local search approach. It has been shown that all proposed methods in this thesis content produce better quality or more competitive solutions than their counterparts in the literature.en_US
dc.language.isotren_US
dc.publisherKonya Teknik Üniversitesien_US
dc.rightsinfo:eu-repo/semantics/openAccessen_US
dc.subjectBilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolen_US
dc.subjectComputer Engineering and Computer Science and Controlen_US
dc.subjectGlobal optimizasyon yöntemien_US
dc.subjectGlobal optimization methoden_US
dc.subjectMetasezgiselleren_US
dc.subjectMetaheuristicsen_US
dc.subjectParçacık sürü optimizasyonuen_US
dc.subjectParticle swarm optimizationen_US
dc.titleKısıtlı ve ayrık optimizasyon problemlerinin çözümü için ağaç-tohum algoritmasının uyarlanması ve analizien_US
dc.title.alternativeAdaptation and analysis of tree-seed algorithm for solving constrained and discrete optimization problemsen_US
dc.typeDoctoral Thesisen_US
dc.departmentEnstitüler, Lisansüstü Eğitim Enstitüsü, Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalıen_US
dc.identifier.startpage1en_US
dc.identifier.endpage161en_US
dc.institutionauthorÇınar, Ahmet Cevahir-
dc.relation.publicationcategoryTezen_US
dc.identifier.yoktezid625481en_US
item.openairetypeDoctoral Thesis-
item.languageiso639-1tr-
item.cerifentitytypePublications-
item.grantfulltextopen-
item.fulltextWith Fulltext-
item.openairecristypehttp://purl.org/coar/resource_type/c_18cf-
Appears in Collections:Tez Koleksiyonu
Files in This Item:
File SizeFormat 
625481.pdf3.63 MBAdobe PDFView/Open
Show simple item record



CORE Recommender

Page view(s)

314
checked on Mar 25, 2024

Download(s)

382
checked on Mar 25, 2024

Google ScholarTM

Check





Items in GCRIS Repository are protected by copyright, with all rights reserved, unless otherwise indicated.