Bulanık Model Parametrelerinin Belirlenmesinde Yapay Arı Kolonisi Algoritmasının Performansının İncelenmesi

---

Tezin Türü: Doktora

Tezin Yürütüldüğü Kurum: Erciyes Üniversitesi, Fen Bilimleri Enstitüsü, Türkiye

Tezin Onay Tarihi: 2017

Tezin Dili: Türkçe

Öğrenci: Mehmet Konar

Asıl Danışman (Eş Danışmanlı Tezler İçin): Aytekin BAĞIŞ

Açık Arşiv Koleksiyonu: AVESİS Açık Erişim Koleksiyonu

Özet:

Farklı özellikteki birçok sistem için uygun denetim yapısının tasarlanması ve/veya tasarlanan denetim yapısına ait en uygun sistem parametrelerinin belirlenmesi her zaman önemini ve karmaşıklığını koruyan kontrol problemleri arasında yer almıştır. Bulanık kural yapılarına dayalı modellerin kullanımı, klasik modellerle ve denetim yaklaşımlarıyla çözümü zor olan sistemler için çoğu zaman etkili sonuçlar sunabilmektedir. Sistem performansı açısından daha etkili sonuçlar elde etmek için bulanık model yapısına ait parametrelerin yapay zekaya dayalı çeşitli algoritmalarla belirlenmesi de sıklıkla başvurulan yöntemler arasındadır. Bu tez çalışmasında, Sugeno, Mamdani ve tek değer çıkışa sahip farklı bulanık model yapılarına ait parametre değerleri yapay arı kolonisi algoritması (YAK) (Artificial Bee Colony, ABC) kullanılarak elde edilmiştir. Oluşturulan bulanık model yapılarının performansının değerlendirilmesinde; antenin band genişliğinin hesaplanması problemi, Box Jenkins'in gaz fırın problemi, doğrusal olmayan diferansiyel eşitlik problemi, glikoz konsantrasyon problemi ve uçuş kontrol sistemine ait hız ve yakıt tahmin problemi kullanılmıştır. Önerilen YAK algoritması tabanlı bulanık model yapısı, parçacık sürüsü optimizasyonu (Particle Swarm Optimization, PSO) ve diferansiyel gelişim (DG) (Differential Evolution, DE) algoritmalarıyla karşılaştırılmıştır. Bu karşılaştırmalarda model başarısını ortaya koyabilmek için değerlendirme ölçütü olarak ortalama karesel hata (Mean Squared Error, MSE) değeri kullanılmıştır. Ortalama MSE, en iyi MSE, en kötü MSE ve standart sapma değerlerine bakılarak YAK algoritmasının, DG ve PSO algoritmalarına kıyasla benzer ya da daha iyi sonuçlar verdiği görülmüştür.