• Ana Sayfa

Diferensiyel (farksal) gelişim algoritması kullanılarak kısıt yönetimi metotlarının sonuçlarının ve performanslarının karşılaştırılması

Creative Commons License

Tezin Türü: Yüksek Lisans

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

Tezin Onay Tarihi: 2011

Tezin Dili: Türkçe

Öğrenci: SERDAR KASIM KARATAŞ

Danışman: Mustafa Danacı

Özet:

Gerçek hayattaki optimizasyon problemlerinin çoğu araştırma uzayının biçimini değiştiren fiziksel, zamansal, geometrik vb. farklı açılardan kısıtlamalara sahiptir. Doğrusal olmayan problemlerin çözümüne yönelik olarak geliştirilmiş birçok teknik söz konusudur. Özellikle değişken sayısına ve veri tiplerine bağlı olarak problemlerin zorluk dereceleri de artabilmektedir. Bu tip problemlerin deterministik yöntemlerle çözümü problemin özelliğine bağlı olarak hem modelleme de hem de çözüm sürecinde zorluklar içerebilmektedir. Bunların üstesinden gelebilmek için son 20 yıl boyunca çok fazla çeşitte sezgisel algoritmalar geliştirilmiş ve kısıtlı optimizasyon problemlerinin çözümünde kullanılmıştır. Sezgisel yöntemlerin kesin sonucu vermediği ancak makul sürede kesin çözüme yakın bir çözüm elde etmeyi sağladığı görülebilmektedir.Gelişimsel algoritmalar ve diğer birçok sezgisel algoritmalar, optimizasyon için kullanıldığında, doğal olarak kısıtlamasız araştırma teknikleri gibi kullanılmıştır. Bu yüzden uygunluk fonksiyonlarının içerisine kısıtlamaları da dâhil eden penaltı fonksiyonları gibi ilave bir mekanizmaya ihtiyaç duyulmaktadır. Bu ihtiyaca cevap veren popülasyon temelli sezgisel bir optimizasyon tekniğinin Diferansiyel(farksal) Gelişim Algoritması (DGA) olduğu görülebilmektedir. DGA kullanırken araştırmacılar sınırlamaların üstesinden gelmek için self-adaptive penalty, epsilon constraint handling, stochastic ranking gibi birtakım farklı yaklaşımlar önermektedir.Bu tez çalışmasında DGA ile birlikte kısıt yönetimi (constraint handling) metotlarından olan Near Feasibility Threshold ve Epsilon Constraint metotları, 18 kısıtlı test problemleri (Benchmark Problems) üzerinde uygulanmıştır. Bu uygulamalar neticesinde ortaya çıkan performanslara göre parametrelerin başarılı bir şekilde optimize edildiği ve Epsilon Constraint metodunun Near Feasibility Threshold metoduna olan bariz üstünlüğü gözlemlenmiştir.Anahtar Kelimeler: Diferansiyel Gelişim Algoritması, Uyarlamalı Ceza Fonksiyonları, Constraint Handling, Yakın Uygunluk Eşiği, Epsilon Kısıtlama Metodu.