Yazar "Demir, Fahrettin Burak" seçeneğine göre listele

Listeleniyor 1 - 4 / 4
  • Küçük Resim Yok
    Öğe
    A chaotic optimization method based on logistic-sine map for numerical function optimization
    (Springer London Ltd, 2020) Demir, Fahrettin Burak; Tuncer, Turker; Kocamaz, Adnan Fatih
    Meta-heuristic optimization algorithms have been used to solve mathematically unidentifiable problems. The main purpose of the optimization methods on problem-solving is to choose the best solution in predefined conditions. To increase performance of the optimization methods, chaotic maps for instance Logistic, Singer, Sine, Tent, Chebyshev, Circle have been widely used in the literature. However, hybrid 1D chaotic maps have higher performance than the 1D chaotic maps. The hybrid chaotic maps have not been used in the optimization process. In this article, 1D hybrid chaotic map (logistic-sine map)-based novel swarm optimization method is proposed to achieve higher numerical results than other optimization methods. Logistic-sine map has good statistical result, and this advantage is used directly to calculate global optimum value in this study. The proposed algorithm is a swarm-based optimization algorithm, and the seed value of the logistic-sine map is generated from local best solutions to reach global optimum. In order to test the proposed hybrid chaotic map-based optimization method, widely used numerical benchmark functions are chosen. The proposed chaotic optimization method is also tested on compression spring design problem. Results and comparisons clearly show that the proposed chaotic optimization method is successful.
  • Küçük Resim Yok
    Öğe
    Logistics-Singer Map-Based A New Chaotic Sara Optimization Method
    (Ieee, 2019) Demir, Fahrettin Burak; Tuncer, Turker; Kocamaz, Adnan Fatih
    Many problems in daily life cannot be solved by using classical mathematical methods for having an infinite solution space. Therefore, it is recommended to use meta heuristic optimization methods that reduce the infinite solution space and based on the mathematical prediction principle in solving similar problems. In order to increase the performance of meta-heuristic optimization methods, number generator and chaotic maps are used. In this article, a new method of chaotic optimization has been developed and logistic and singer maps are used in the proposed optimization method. In order to test the performance of the proposed method, 6 different benchmarking functions and 3 different swarm-based optimization methods were used. The proposed method has produced more optimum results for all functions. In this way, it has been tried to prevent the integration of swarm optimization methods into local solutions.
  • Küçük Resim Yok
    Öğe
    A survival classification method for hepatocellular carcinoma patients with chaotic Darcy optimization method based feature selection
    (Elsevier, 2020) Demir, Fahrettin Burak; Tuncer, Turker; Kocamaz, Adnan Fatih; Ertam, Fatih
    Survey is one of the crucial data retrieval methods in the literature. However, surveys often contain missing data and redundant features. Therefore, missing feature completion and feature selection have been widely used for knowledge extraction from surveys. We have a hypothesis to solve these two problems. To implement our hypothesis, a classification method is presented. Our proposed method consists of missing feature completion with a statistical moment (average) and feature selection using a novel swarm optimization method. Firstly, an average based supervised feature completion method is applied to Hepatocellular Carcinoma survey (HCC). The used HCC survey consists of 49 features. To select meaningful features, a chaotic Darcy optimization based feature selection method is presented and this method selects 31 most discriminative features of the completed HCC dataset. 0.9879 accuracy rate was obtained by using the proposed chaotic Darcy optimization-based HCC survival classification method.
  • Küçük Resim
    Öğe
    Yeni nesil kaotik tabanlı kök gelişim algoritmaları
    (İnönü Üniversitesi, 2020) Demir, Fahrettin Burak
    Bilim insanları için problemlerin çözümünde en iyi yöntemin aranması, son yıllarda dikkat çeken bir konu haline gelmiştir. Klasik yöntemlerle çözülemeyen matematiksel problemlerin çözümü için birçok meta-sezgisel yöntem önerilmiştir. Meta-sezgisel yaklaşımlar, en iyi çözümü bulma noktasında garanti vermezler. Fakat en iyiye yakın sonuçlar vermeye çalışırlar. Meta-sezgisel yaklaşımların problemlere uyarlanabilir olması, zamanla önemini daha da artırmıştır. Fizik, kimya, biyoloji, matematik, sosyal, müzik, spor, sürü zekâsı tabanlı ve melez olmak üzere 9 farklı kategoride değerlendirilen meta-sezgisel algoritmalar içerisinde özellikle sürü zekâsı tabanlı algoritmalar, problemlerin çözümündeki başarıları sebebiyle daha popüler hale gelmiştir. Sürü zekâsı tabanlı algoritmalar, hayvan ve bitki davranışlarını inceleyerek en iyileme yöntemleri geliştirmeyi amaçlar. Bitkiler hakkında yapılan en son çalışmalar, bitkilerin de en az hayvanlar kadar akıllı davranışlar ortaya koyduğunu göstermiştir. Bitkilerin akıllı yaklaşımları konusunda ise en popüler çalışma alanlarından birisi de Kök Gelişim Algoritmaları olmuştur. Diğer taraftan, günlük hayattaki matematiksel problemlerin zorlaşması, önerilen optimizasyon yöntemlerinin de geliştirilmesi gerekliliğini ön plana çıkarmış ve bu amaçla farklı sayı üreteçleri kullanılmaya başlanmıştır. Sayı üreteçleri alanında en çok kullanılan yöntemlerden birisi de iyi istatistiksel özellikler sunabilen kaotik haritalar olmuştur. Bu tez çalışmasında, literatürde yer alan meta-sezgisel optimizasyon yöntemleri, kök gelişim algoritmaları ve kaotik haritalar incelenmiştir. Optimizasyon algoritmalarının performansını ve başarımını artırmak için yeni nesil hibrit kaotik haritalar önerilmiş ve bu haritalar ile yeni nesil hibrit kaotik harita tabanlı kök gelişim algoritmaları geliştirilmiştir. Ayrıca bu yöntemlerin başarımını test etmek amacıyla, önerilen algoritmalar, literatürde sıklıkla kullanılan kıyaslama fonksiyonları ile çalıştırılmıştır. Ardından mühendislik problemleri üzerinde ve özellik seçici olarak veri setinde performans ölçümü yapılmış ve sonuçlar karşılaştırılarak sunulmuştur.