Yazar "Özkaya, Burçin" seçeneğine göre listele

Listeleniyor 1 - 3 / 3
  • Küçük Resim
    Öğe
    Fitness Distance Balance Based LSHADE Algorithm for Energy Hub Economic Dispatch Problem
    (Ieee-Inst Electrical Electronics Engineers Inc, 2022) Özkaya, Burçin; Güvenç, Uğur; Bingöl, Okan
    This paper presents an improved version of Linear Population Size Reduction Success History Based Adaptive Differential Evolution (LSHADE) algorithm for solving global optimization problems. Fitness Distance Balance (FDB) selection method was used to redesign the mutation operator in order to enhance the search performance of the LSHADE algorithm. In order to test and validate the performance of the proposed algorithm, a comprehensive experimental study was carried out. For this purpose, it was tested on the CEC14 and CEC17 benchmark problems, consisting of different problem types and dimensions. Results of the FDB-LSHADE was compared to the performance of 8 other up-to-date and highly preferred metaheuristic search (MHS) algorithms. According to Friedman test results, the proposed FDBLSHADE algorithm ranked first among the all competing algorithms. Moreover, the proposed algorithm was used to solve single- and multi-objective energy hub economic dispatch (EHED) problems, which were a non-convex, a nonlinear, and high dimensional problems. To analyze the results of the proposed algorithm obtained from experimental studies, two non-parametric statistical methods, which are Wilcoxon and Friedman tests, were used. The simulation results of the proposed algorithm were compared to the results of the 8 other MHS algorithms. The results demonstrated that the FDB-LSHADE was a superior performance compared to other MHS algorithms for solving both benchmark and EHED problems.
  • Küçük Resim
    Öğe
    OPTİMAL REAKTİF GÜÇ DAĞITIMI İÇİN KIR KURDU OPTİMİZASYON ALGORİTMASI
    (2020) Güvenç, Uğur; Bingöl, Okan; Özkaya, Burçin
    Optimal reaktif güç dağıtım problemi, sürekli ve ayrık kontrol değişkenlerini içerendoğrusal olmayan ve dışbükey olmayan bir optimizasyon problemidir. Buçalışmada, kır kurdu optimizasyon algoritmasının optimal reaktif güç dağıtımproblemine uygulaması sunulmuştur. Kır kurdu optimizasyon algoritması, optimalreaktif güç dağıtım problemi için IEEE-30 ve IEEE-50 baralı sistemlerde testedilmiştir. Benzetim sonuçları, literatürde verilen SHADE-EC algoritmasınınsonuçları ile karşılaştırılmıştır. Karşılaştırma sonuçları, optimal reaktif güç dağıtımproblemini çözmek için kır kurdu optimizasyon algoritmasının üstünlüğünü vedoğruluğunu göstermiştir.
  • Küçük Resim
    Öğe
    Sezgisel optimizasyon algoritmaları ile enerji hub optimizasyonu
    (Düzce Üniversitesi, 2022) Özkaya, Burçin; Güvenç, Uğur; Bingöl, Okan
    Bu tez çalışmasında, rüzgar ve güneş enerjisi entegreli bir enerji hub (EH) modeli önerilmiştir. Önerilen modelin optimizasyonu için hibrit bir algoritma geliştirilmiştir. Bu kapsamda, tez çalışmasında genel olarak iki konu üzerinde çalışılmıştır. İlk olarak, enerji hub girişindeki enerji kaynaklarının elektrik, rüzgar enerjisi, güneş enerjisi, doğal gaz ve ısı olduğu, çıkışta ise elektrik, ısı, soğutma ve basınçlı hava üretilen bir model önerilmiştir. Bu model temel alınarak 69 EH yapısı oluşturulmuştur. Bu EH yapıları kullanılarak, dört farklı boyutta test sistemi oluşturulmuştur. EH optimizasyonunun ele alındığı çalışmada, toplam enerji hub maliyetinin minimize edilmesi, toplam enerji hub kayıplarının minimize edilmesi ve hem enerji hub maliyetinin hem de kayıplarının minimize edilmesi olarak üç amaç fonksiyonu kullanılmıştır. Literatürde toplam enerji hub maliyetinin minimize edildiği problemlerin aksine, bu çalışmada rüzgar ve güneş enerjisinin maliyet modeli doğrudan maliyet, ceza maliyeti ve rezerv maliyeti olarak hesaplanmıştır. Böylelikle, literatüre yeni bir problem önerilmiştir. Tez çalışmasında ele alınan ikinci konu, meta-sezgisel arama algoritma tasarımıdır. Buna göre, yarı parametre uyarlamalı LSHADE ile hibrit CMA-ES (LSHADE with Semi-Parameter Adaptation Hybrid with CMA-ES, LSHADE-SPACMA) algoritmasının erken yakınsama problemini ortadan kaldırmak amacıyla arama performansının geliştirilmesi amaçlanmıştır. Bu nedenle, algoritmada kullanılan mutasyon stratejisi uygunluk-mesafe dengesi (Fitness Distance Balance, FDB) yöntemi kullanılarak yeniden tasarlanmıştır ve önerilen algoritma FDB-LSHADESPACMA olarak isimlendirilmiştir. FDB-LSHADESPACMA algoritmasının performansını test etmek ve doğrulamak için CEC2017 ve CEC2020 kıyaslama problemleri kullanılarak kapsamlı bir deneysel çalışma gerçekleştirilmiştir. Bu doğrultuda, literatürde sıklıkla kullanılan ve güncel 14 meta-sezgisel arama (MSA) algoritması seçilmiştir. Çalışmada önerilen enerji hub optimizasyon problemleri, FDB-LSHADESPACMA algoritması ile çözülmüştür. Buna göre, EH yapıları kullanılarak oluşturulan dört test sistemi ve üç amaç fonksiyonu kullanılarak on iki durum çalışması oluşturulmuştur. FDB-LSHADESPACMA algoritması ve rakip MSA algoritmalarından elde edilen tüm sonuçlar, Friedman Testi ve Wilcoxon ikili işaret testi kullanılarak değerlendirilmiştir. Elde edilen sonuçlara göre, FDB-LSHADESPACMA algoritmasının rakip algoritmalardan daha iyi sonuçlar elde ettiği ve üstün performans sergilediği görülmüştür.