Yeni nesil kaotik tabanlı kök gelişim algoritmaları

dc.contributor.authorDemir, Fahrettin Burak
dc.date.accessioned2021-11-08T06:23:53Z
dc.date.available2021-11-08T06:23:53Z
dc.date.issued2020
dc.departmentEnstitüler,en_US
dc.description.abstractBilim 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.en_US
dc.description.abstractThe search for the best method for solving problems for scientists has become a remarkable subject in recent years. Many meta-heuristic methods have been proposed for the solution of mathematical problems that cannot be solved by classical methods. Meta-intuitive approaches do not guarantee the best solution. But they try to give near best results. The fact that meta-heuristic approaches can be adapted to problems has increased its importance over time. Physics-based, chemistry-based, biology-based, math-based, social-based, music-based, sports-based, herd intelligence-based and hybrid-based meta-intuitive algorithms, which are evaluated in 9 different categories, especially herd intelligence-based algorithms are more popular due to their success in solving problems. Herd intelligence-based algorithms are aimed at developing optimization methods by examining animal and plant behavior. Recent studies on plants have shown that plants exhibit as smart behaviors as animals. Root Development Algorithms have taken the most popular field of study on the smart approaches of plants. Because Root Development Algorithms provide great benefits in modeling and solving real life problems. In addition, the difficulty of mathematical problems in daily life has brought to the fore the necessity of developing the recommended optimization methods and for this purpose, chaotic maps have been used in meta-heuristic optimization algorithms. In this thesis, meta-heuristic optimization methods, root development algorithms and chaotic maps in the literature are examined. To increase the performance and performance of optimization algorithms, new generation hybrid chaotic maps have been proposed and new generation hybrid chaotic map based root development algorithms have been developed with these maps. Also, in order to test the performance of these methods, the proposed algorithms have been run with benchmarking functions commonly used in the literature. Then, performance measurement was made on the engineering problems and feature selector in the data set and the results were compared and presented.en_US
dc.identifier.citationDemir, F. B. (2020). Yeni nesil kaotik tabanlı kök gelişim algoritmaları. Yayınlanmış Doktora Tezi, İnönü Üniversitesi.en_US
dc.identifier.endpage109en_US
dc.identifier.urihttps://hdl.handle.net/11616/42854
dc.language.isotren_US
dc.publisherİnönü Üniversitesien_US
dc.relation.publicationcategoryTezen_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.titleYeni nesil kaotik tabanlı kök gelişim algoritmalarıen_US
dc.title.alternativeNew generation chaotic based root development algorithmsen_US
dc.typeDoctoral Thesisen_US

Dosyalar

Orijinal paket
Listeleniyor 1 - 1 / 1
Yükleniyor...
Küçük Resim
İsim:
652321 (1).pdf
Boyut:
2.29 MB
Biçim:
Adobe Portable Document Format
Açıklama:
Tez Dosyası
Lisans paketi
Listeleniyor 1 - 1 / 1
Küçük Resim Yok
İsim:
license.txt
Boyut:
1.71 KB
Biçim:
Item-specific license agreed upon to submission
Açıklama: