Yazar "Bingöl, Okan" seçeneğine göre listele

Listeleniyor 1 - 7 / 7
  • Küçük Resim Yok
    Öğe
    A novel hybrid algorithm based on Stochastic Fractal Search Algorithm and CMA-ES
    (Düzce Üniversitesi, 2023) Paçacı, Serdar; Bingöl, Okan; Güvenç, Uğur
    In this study, a novel hybridization approach, which is called CMASFS and is based on the covariance matrix adaptation evolution strategy (CMA-ES) and the stochastic fractal search (SFS) algorithms. To make the proposed algorithm dynamic, Gaussian walk equations involved in the diffusion process of SFS have been updated and the algorithm decide to use which the Gaussian walk equations. The effectiveness of the proposed algorithm is tested using CEC2017 benchmark functions having unimodal, multimodal, hybrid, and composition functions in 10, 30, 50, and 100 dimensions. The performance of the CMASFS algorithm is compared with 17 metaheuristic algorithms given in the literature over the CEC2017 benchmark functions. According to the results, it is seen that CMASFS is generally obtained better mean error values. Moreover, to show the superiority of the proposed algorithm, Friedman analysis and the Wilcoxon rank-sum test are applied to the test results of the algorithms. The results of the Wilcoxon signed-rank test show that the improvement with the CMASFS algorithm is statistically significant on the majority of the CEC2017. The results of Friedman test verify that the CMASFS is obtained the best rank compared to both the original SFS and other compared algorithms.
  • 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
    Obtaining Maximum Electrical Energy with PV Panel Layout Optimization in Space Truss Roof Systems
    (2021) Bingöl, Okan; Pişirir, Onur Mahmut; Kiriş, Berkay
    Solar panel is mostly applied in many roof types on buildings. That the angle of solar radiation is different in curved space truss system affects the amount of voltage and current of the solar panels and overall system efficiency. In this study, meteorological information of Isparta city, technical data of various solar panels, intrayear random shadow effect calculations are analyzed. The technic of genetic algorithm is applied, and the process of computerized simulation is performed in order to find the optimal solar panel combination. Based on the simulation results, the highest efficiency will be obtained from the PV panels if PV panels application is made on the curved space truss roof system.
  • 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 Yok
    Öğe
    SFA ALGORİTMA PARAMETRE DEĞİŞİMLERİNİN İNCELENMESİ ve UYGUN DEĞERLERİNİN TESPİTİ
    (Isparta University of Applied Sciences, 2019) Paçacı, Serdar; Bingöl, Okan; Güvenç, Uğur
    Stokastik fraktal arama algoritması Salimi tarafından geliştirilen sezgisel bir optimizasyon algoritmasıdır. Stokastik fraktal arama algoritmasında kullanıcının belirlemesi gereken maksimum yayılım sayısı, başlangıç fraktal sayısı ve yayılım fonksiyonunda kullanılacak Gauss yürüme fonksiyon seçimi parametreleri bulunmaktadır. Bu çalışmada, stokastik fraktal arama algoritması parametrelere değişimlerinin algoritma performansına etkileri incelenmiştir. Algoritma performansının değerlendirilmesi için CEC-2017 test fonksiyonları kullanılmıştır. Elde edilen test sonuçlarına göre en uygun parametre seçimleri belirlenmeye çalışılmıştır.
  • Küçük Resim
    Öğe
    Stochastic Fractal Search with Chaos
    (Ieee, 2017) Bingöl, Okan; Güvenç, Uğur; Duman, Serhat; Paçacı, Serdar
    In this study, the convergence speed and fitness function accuracy have been compared with the original algorithm by developing on the Stochastic Fractal Search (SFS) algorithm. Seven classical mathematical benchmark functions used in testing the optimization algorithms in the literature were used in comparison process. In the original SFS algorithm, the Gaussian walk function is used to find new solution points in diffusion process. The step length in this walk decreases as the iteration progresses and a function depending on generation value is used to provide for a more local search. The improvement in this work is the process of adding chaotic map values to this function. According to simulation results, it is observed that seven chaotic map improves the original algorithm from ten chaotic maps applied to SFS algorithm.
  • Küçük Resim Yok
    Öğe
    STOKASTİK RÜZGAR VE GÜNEŞ ENERJİSİNİN BİRLEŞTİRİLDİĞİ ENERJİ HUB OPTİMİZASYONU İÇİN GELİŞTİRİLMİŞ LSHADESPACMA ALGORİTMASI
    (Mugla Sitki Kocman University, 2024) Özkaya, Burçin; Güvenç, Uğur; Bingöl, Okan
    Günümüzde çeşitli enerji teknolojilerinin kullanılmasıyla birlikte entegre enerji sistemlerine, özellikle enerji hub (EH) problemine olan ilgi artmaktadır. EH optimizasyon problemleri, farklı enerji kaynaklarının birleştirilmesi ve farklı taleplerin üretilmesi nedeniyle karmaşık ve yüksek boyutludur. Bu nedenle EH problemlerinin çözümü için meta-sezgisel arama algoritmalarının kullanılması gerekmektedir. Bu çalışmada, EH optimizasyon problemlerini çözmek için FDB-LSHADESPACMA olarak isimlendirilen uygunluk-mesafe dengesi tabanlı yarı parametre uyarlamalı LSHADE ile hibrit CMA-ES (LSHADE-SPACMA) algoritması önerilmiştir. Çalışmada, beş giriş enerji taşıyıcısı ve dört çıkış enerji kaynağı kullanılarak farklı EH yapıları oluşturulmuş ve üç test sistemi ilk kez literatüre sunulmuştur. Ayrıca, toplam maliyetin ve toplam kaybın minimizasyonu olmak üzere iki amaç fonksiyonu kullanılmıştır. Önerilen algoritmanın performansı, kıyaslama ve EH optimizasyon problemleri üzerinde test edilmiştir. EH optimizasyon problemlerine yönelik deneysel çalışmada altı durum çalışması dikkate alınmıştır. Buna göre, FDB-LSHADESPACMA Durum-1, Durum-2, Durum-3, Durum-4, Durum-5 ve Durum-6 için sırasıyla 3292.2784mu, 1.6753pu, 5052.0203mu, 2.1126pu, 5217.2151mu ve 2.7051pu değerlerini elde etti. Simülasyon sonuçları, FDB-LSHADESPACMA algoritmasının hem EH optimizasyonu hem de kıyaslama problemlerinin çözümünde üstün performans elde ettiğini göstermiştir.