Tez No	İndirme	Tez Künye	Durumu
430798		Yerçekimi arama algoritması için yeni operatörlerin ‎geliştirilmesi / Improving of new operators for gravitational search ‎algorithm Yazar:FERZAN KATIRCIOĞLU Danışman: DOÇ. DR. UĞUR GÜVENÇ Yer Bilgisi: Düzce Üniversitesi / Fen Bilimleri Enstitüsü / Elektrik-Elektronik ve Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı Konu:Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol = Computer Engineering and Computer Science and Control ; Elektrik ve Elektronik Mühendisliği = Electrical and Electronics Engineering Dizin:Kaotik davranış = Chaotic behavior ; Optimizasyon = Optimization ; Yer çekimi kuvveti = Gravitational force	Onaylandı Doktora Türkçe 2016 143 s.
Sezgisel optimizasyon teknikleri doğadan esinlenmiş olup, çözüm uzayı geniş ve büyük ‎olan problemlerde, tüm çözüm uzayını taramadan sezgisel olarak çok kısa sürede en ‎uygun değere veya bu değere yakın sonuç elde edebilen algoritmalardır. Sezgisel ‎optimizasyon tekniklerinden biri olan Yerçekimi Arama Algoritması (YAA), son yıllarda ‎mühendislik problemlerinin çözümünde oldukça ilgi görmektedir. Kütleler olarak ‎adlandırılan ajanlar, Newton yerçekimi ve hareket kanunlarının simülasyonu ile en uygun ‎çözümü bulmak üzere tanımlandırılmıştır. YAA üzerinde inceleme ve analiz ‎çalışmalarından sonra, yerel minimuma takılma, grupsal davranıştan kopma ve hassas ‎arama yapmama gibi sakıncaların olduğu tespit edilmiştir. Bu tez çalışmasında, her bir ‎sakıncayı ortadan kaldıran veya azaltan üç yeni operatör geliştirilmiştir. Önerilen birinci ‎operatörde, yerel minimuma takılma ve küresel uygun değerden uzak arama ‎durumlarında, yerçekimi parametresi üzerinde kaotik sarsıntı oluşturarak ajanların hız ve ‎dolayısı ile pozisyonlarında değişiklikler yapılmıştır. Geliştirilen ikinci operatör de, ‎grupsal davranışın dışında veya uzakta kalmış ajanların hızlarını artırmak ve grup ‎içerisine düşürmek için kurtulma hızının negatif yönde eklenmesi ile sağlanmıştır. ‎Böylece, arama içerisinde sürü ve grupsal yaklaşımı mükemmelleştirme çalışması ‎gerçekleştirilmiştir. Son olarak geliştirilen operatör de amaç, en iyi sonuç değerine sahip ‎ajanın bir sonraki döngüde toplam kuvvetini bulurken en kötü kütleye sahip ajanları ‎devreye sokarak toplam kuvveti, dolayısıyla hızının düşük olmasını sağlamaktır. ‎Geliştirilen üç yeni operatör, 23 tek ve çok modlu karşılaştırma test fonksiyonlarına ‎uygulanmıştır. Her bir fonksiyon 30'ar kez çalıştırılarak en iyi, ortalama ve ortanca ‎değerleri alınmıştır. Elde edilen sonuçlar, Lipschitzian matematiksel yöntemi ve sezgisel ‎optimizasyon algoritmalarından olan Genetik Algoritma (GA), Parçacık Sürü ‎Optimizasyonu (PSO) ve YAA ile karşılaştırılmıştır. Her üç operatörün standart YAA ile ‎her fonksiyon için yakınsama hızı, standart sapması ve grafiksel karşılaştırmalarına da ‎yer verilmiştir. Ayrıca Wilcoxon işaretli sıra testi kullanılarak, standart YAA ve yeni ‎operatörlerin iki bağımlı gruplar halindeki verilerin ortalamalarının karşılaştırılması ‎yapılmıştır. Elde edilen sonuçların diğer yöntemlerden daha iyi sonuçlar verdiği ‎görülmüştür.‎
Heuristic optimization techniques are inspired from nature and are algorithms that can ‎obtain results at the most suitable value or close to this value in a very short time ‎heuristically in problems with broad and large solution space without scanning the whole ‎solution space. The Gravitational Search Algorithm (GSA) among one of the heuristic ‎optimization techniques attracts great attention in the solution of engineering problems ‎in recent years. The agents called masses were defined in order to find the most ‎appropriate solution with the simulation of Newton's laws of gravity and motion. After ‎the examination and analysis studies on the GSA algorithm, it was determined that there ‎are drawbacks such as being stuck in a local minimum, break from group behaviour and ‎not performing a sensitive search. In this thesis study, three new operators that eliminate ‎or reduce each drawback were developed. In the first operator suggested, changes were ‎made in the velocity and consequently positions of the agents by creating chaotic shake ‎on the gravitational constant in cases of being stuck in a local minimum and searching ‎away from the appropriate global value. That the escape velocity was added in the ‎negative direction was ensured in order to increase the velocity of the agents that remain ‎outside or far from the group behaviour and reduce it within the group in the second ‎operator developed. Hence, the study on idealizing the flock and group approach was ‎performed in the search. The aim of the last developed operator is to ensure that the ‎total force and consequently velocity are low by activating the agents with the worst ‎mass when finding the total force of an agent with the best result value in the next ‎iteration. Three new operators developed were applied to 23 single and multiple modal ‎Benchmark test functions. Each function was activated 30 times, and the best, average ‎and median values were taken. The results obtained were compared with Lipschitzian ‎mathematical method and GA, PSO and GSA, among heuristic optimization algorithms. ‎The standard GSA of all three operators and convergence speed, standard deviation, ‎and graphical comparisons were included for each function. Furthermore, the ‎comparison of the averages of the data in two dependent groups of the standard GSA ‎and new operators was performed using the Wilcoxon signed-rank test. It was seen that ‎the results obtained yield better results than other methods.‎