Kar tanesi optimizasyon algoritması
Yükleniyor...
Dosyalar
Tarih
2019
Yazarlar
Dergi Başlığı
Dergi ISSN
Cilt Başlığı
Yayıncı
Düzce Üniversitesi
Erişim Hakkı
info:eu-repo/semantics/openAccess
Özet
Son yıllarda özellikle mühendislik problerinin çözümünde oldukça sık bir şekilde optimizasyon kullanılmaktadır. Özellikle sezgisel optimizasyon teknikleri bu problemlerin çözümünde popüler olmuşlardır. Dolayısıyla literatürde bu amaçla geliştirilmiş bir çok sezgisel optimizasyon tekniği yer almıştır. Bu tez çalışmasında da benzer şekilde optimizasyon problemlerinin çözümü için kullanılabilecek yeni bir sezgisel optimizasyon algoritması önerimektedir. Önerilen algoritma kar yağışını esas almaktadır. Algoritmaya göre kar tanelerinin gök yüzünden yer yüzüne ulaşmaları için geçirdikleri serüven optimizasyon açısından en iyiyi arama şeklinde modellenmiştir. Geliştirilen algoritmaya Kar Tanesi Optimizasyon Algoritması adı verilmiştir. Tez çalışmasında bu algoritmanın temelleri, çalışma mantığı ve formülasyonları detaylarıyla sunulmuştur. Ayrıca SFO'nun etkinliği literatürde yer alan onüç benchmark fonksiyon kullanılarak test edilmiştir. Elde edilen sonuçlar algoritmanın bu fonksiyonların çözümünde başarılı olduğunu ortaya koymuştur.
In recent years, especially in the solution of engineering problems, optimization is frequently used. In particular, heuristic optimization techniques have become popular in solving these problems. Therefore, many heuristic optimization techniques have been developed in the literature for this purpose. In this thesis, a new heuristic optimization algorithm is proposed that can be used to solve optimization problems. The proposed algorithm is based on snowfall. According to the algorithm, the advent of snowflakes in order to reach the surface of the earth from the sky is modeled as searching for the best in terms of optimization. The developed algorithm is called Snowflake Optimization Algorithm. In this thesis, the fundamentals of this algorithm, working principle and formulations are presented in detail. In addition, the effectiveness of SFO was tested using thirteen benchmark functions from the literature. The results showed that the algorithm was successful in solving these functions.
In recent years, especially in the solution of engineering problems, optimization is frequently used. In particular, heuristic optimization techniques have become popular in solving these problems. Therefore, many heuristic optimization techniques have been developed in the literature for this purpose. In this thesis, a new heuristic optimization algorithm is proposed that can be used to solve optimization problems. The proposed algorithm is based on snowfall. According to the algorithm, the advent of snowflakes in order to reach the surface of the earth from the sky is modeled as searching for the best in terms of optimization. The developed algorithm is called Snowflake Optimization Algorithm. In this thesis, the fundamentals of this algorithm, working principle and formulations are presented in detail. In addition, the effectiveness of SFO was tested using thirteen benchmark functions from the literature. The results showed that the algorithm was successful in solving these functions.
Açıklama
YÖK Tez No: 563185
Anahtar Kelimeler
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Computer Engineering and Computer Science and Control, Optimizasyon, Optimization
