Tez No	İndirme	Tez Künye	Durumu
232067		Kaotik haritalı parçacık sürü optimizasyonu algoritmaları geliştirme / Development of chaotic maps embedded particle swarm optimization algorithms Yazar:BİLAL ALATAŞ Danışman: PROF.DR. ERHAN AKIN Yer Bilgisi: Fırat Üniversitesi / Fen Bilimleri Enstitüsü / Elektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı Konu:Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol = Computer Engineering and Computer Science and Control Dizin:Kaos = Chaos ; Optimizasyon = Optimization ; Veri madenciliği = Data mining ; Yapay zeka = Artificial intelligence	Onaylandı Doktora Türkçe 2007 157 s.
Bu tezde kus sürülerinin hareketlerinden esinlenerek gelistirilmis optimizasyon yöntemiolan Parçacık Sürü Optimizasyonu (PSO) algoritmasına, performansının arttırılması amacıylaçesitli eklentiler ve düzenlemeler yapılmıstır. Özellikle PSO'nun yerel optimum noktalaratakılıp kalmasını engelleyerek global yakınsama hızını arttırmak amacıyla yumusak hesaplamatekniklerinden biri sayılan kaos, PSO ile birlestirilmis ve ?kaotik haritalı PSO algoritmaları? adıaltında on iki farklı PSO algoritması önerilmistir. Önerilen bu algoritmaların literatürde iyisonuç verdiği belirlenmis diğer PSO algoritmalarıyla performans karsılastırmaları yapılmıstır.Ayrıca sürekli karar değiskenlerinin de kullanılması gereken problemlerde ve aralıklarıntemsil olarak kullanılması gereken durumlarda PSO ile birlikte yumusak hesaplamatekniklerinden sayılan kaba kümelerin alt dalı olan aralık cebrinin etkili olarak kullanılabileceğigösterilmis, bununla ilgili PSO hesaplamaları açıklanmıstır. Bu amaçla ?kaba PSO? algoritmasıönerilmis ve bunun ilk uygulaması olarak özellikle veri madenciliğinde sürekli değerli verilerdekural kesfi için yeni ve etkili yöntem olarak kullanılabileceği gösterilmistir.PSO, kaos ve kaba kümelerin üçünün birlesimiyle ?kaba kaotik PSO algoritmaları? adıaltında genel amaçlı PSO algoritmaları önerilmis ve bunlar, etkin çözüm yöntemi bulunmayansürekli değerli verilerde nicel birliktelik kurallarının otomatik kesfi alanında ilk kez uygulanmısve etkili sonuçlar elde dilmistir.PSO algoritmasının çok amaçlı optimizasyon problemleri için de çalısabilmesi içinçesitli düzenlemeler yapılmıs ve ilk uygulaması yine veri madenciliğinin alt dalı olansınıflandırma kurallarının madenciliğinde yapılmıstır ve istenen amaçlar doğrultusunda etkilisonuçlar elde edilmistir.Son olarak, çok amaçlı PSO ile kaos ve kaba kümelerin birlesimiyle yeni PSOalgoritmaları, ?çok amaçlı kaba kaotik PSO algoritmaları?, önerilmis ve bunlar da ilk olaraketkin çözümler bulmak amacıyla veri madenciliği alanında uygulanmıstır.Anahtar Kelimeler: Parçacık sürü optimizasyonu, kaotik haritalar, aralık cebri, çok amaçlıoptimizasyon, nicel birliktelik kural madenciliği, sınıflandırma kural madenciliği.
In this thesis, addition and modifications to particle swarm optimization (PSO)algorithm which is an optimization technique developed inspiring by movement of flock ofbirds have been performed. Especially, chaos which has been regarded as one of the softcomputing techniques has been embedded to PSO in order to increase the convergence speed byescaping from the local optimum points; and twelve PSO algorithms with the name ?chaosembedded PSO algorithms? have been proposed. Performance comparisons of these algorithmswith the other PSO algorithms which have been reported to have good performance in theliterature have been performed.Furthermore, it has been shown that interval algebra which is a branch of rough set,regarded as one of the soft computing techniques, can be effectively used with PSO forproblems in which continuous decision variables and intervals should be used as representation,and PSO computation related to this representation have been described. ?Rough PSO? has beenproposed for this purpose and has been shown to be effectively used in rule mining withincontinuous valued variables as a first application.PSO, chaos, and rough set have been combined and general purposed PSO algorithmswith the name ?rough chaotic PSO algorithms? have been proposed. These algorithms havebeen firstly used in numeric association rules mining in which there is not an efficient andautomatic technique. Promising results have been obtained.Various modifications have been performed for the PSO to let it work for multiobjectiveoptimization problems and first application has been performed in classification rulemining task of data mining. Efficient results according to the objectives have been obtained.Lastly, new PSO algorithms, ?multi-objective rough chaotic PSO algorithms?, whichinclude multi-objective PSO, chaos, and rough sets combination, have been proposed and havebeen applied in data mining in order to find efficient solutions.Keywords: Particle swarm optimization, chaotic maps, interval algebra, multi-objectiveoptimization, numeric association rule mining, classification rule mining.