Search

Bu çalışmada kablosuz yerel alan ağları (WLAN) uygulamaları için 5 GHz bandındaki yuvarlak papyon antenin tasarım parametrelerinin seçimi rekabetçi evrimsel algoritmalar ile çok boyutlu ve çok amaçlı bir tasarım optimizasyon problemi olarak sunulmuştur. Bu zorlu tasarım optimizasyonun üstesinden gelebilmek için yeni, hızlı ve güçlü optimizasyon algoritmaları, ateşböceği, diferansiyel evrim ve guguk kuşu arama kullanılarak anten optimizasyon işlemi rekabetçi bir biçimde karşılaştırılmıştır. Önerilen anten tasarımı ateşböceği algoritması ile tasarlanan 5 GHz rezonans frekans noktasında geri dönüş kaybı (S11) değeri -56,31 dB olarak bulunmuştur. Sonuç olarak, önerilen tasarım optimizasyon süreçleri, tüm anten tasarım problemleri için verimli, hızlı ve güvenilir bir çözümdür.

İstatistik teorisinde, dağılımların parametrelerinin tahmin edilmesi istatistiksel sonuç çıkarımı açısından önemli bir yere sahiptir. En çok olabilirlik (ML) ve en küçük kareler (LS) yöntemleri literatürde en yaygın olarak kullanılan parametre tahmin yöntemleridir. ML yöntemi, olabilirlik fonksiyonunun dağılımın parametrelerine göre en büyük yapılması, LS yöntemi ise hata kareler toplamının dağılımın parametrelerine göre en küçük yapılması temeline dayanmaktadır. Kısacası, her iki yöntem de bir optimizasyon problemi içermektedir. 3 parametreli Weibull ve Gamma gibi tek ve çok değişkenli bazı dağılımların parametrelerinin tahminleri açık formda elde edilememekte ve bu dağılımların ML ve LS tahminlerini elde edebilmek için sıralı karesel programlama ve iç nokta algoritması gibi iteratif yöntemler kullanılmaktadır. Bu yöntemler başlangıç değer problemine sahip olduğundan özellikle parametre sayısının fazla olduğu durumlarda başarısız olmaktadırlar. Bu tez çalışmasında, klasik optimizasyon yöntemlerine göre daha avantajlı olan bazı metasezgisel yöntemlerin: Tavlama Benzetimi Algoritması, Genetik Algoritma, Diferansiyel Gelişim Algoritması, Parçacık Sürüsü Optimizasyonu ve Yapay Arı Kolonisi Algoritması, kullanılması önerilmiştir. Bu yöntemlerin performanslarını geliştirmek amacıyla Levy Uçuşları, Uyarlanmış En Çok Olabilirlik, Profil Olabilirlik ve Taguchi Deney Tasarımı yöntemlerine dayalı çeşitli yaklaşımlar önerilmiştir. Monte-Carlo simülasyon çalışmaları ve gerçek veri uygulamaları ile bu yöntemlerin uygulanabilirliği gösterilmiştir. Sonuç olarak, ele alınan dağılımlar için önerilen metasezgisel yöntemlerden elde edilen tahmin edicilerin etkin olduğu gözlenmiştir., In statistical theory, estimation of the parameters of distributions has an important place in terms of statistical inference in statistical theory. Maximum Likelihood (ML) and Least Squares (LS) methods are the most commonly used parameter estimation methods in the literature. The ML method is based on the principle that the likelihood function is maximized, while the LS method is based on the principle that the sum of the error squares is minimized according to the parameters of distributions. In short, both methods involve an optimization problem. The ML and the LS estimates of parameters of some distributions such as univariate and multivariate 3 parameter Weibull and Gamma distributions cannot be obtained in explicit form, and some iterative methods such as sequential quadratic programming and interior point algorithm are used to obtain ML or LS estimators of these distributions. However, they fail especially when the number of parameters is high since these methods have initial value problems. In the thesis study, it has been suggested to use some metaheuristic methods: Simulating Annealing Algorithm, Genetic Algorithm, Differential Evolution Algorithm, Particle Swarm Optimization, and Artificial Bee Colony Algorithm, which are more advantageous than classical optimization methods. Furthermore, various approaches have been proposed based on Levy flights, Modified Maximum Likelihood (MML) estimators, and Taguchi Experimental Design methods to improve the performance of considered methods. The applicability of these methods has been demonstrated with Monte-Carlo simulation studies and real data applications. As a result, it has been observed that the estimators obtained by the proposed metaheuristic methods for the considered distributions are efficient.

Üretimplanlaması ve güç sistemlerinin yönetilmesi açısından rüzgar enerjisistemlerinden üretilecek elektrik enerjisinin belirli periyotlar için tahminedilmesi gerekmektedir. Bu kapsamda, asimetrik ve kararsız yapıdaki rüzgar hızı verilerinin hassas birşekilde tahmin edilebilmesi için bir çok farklı rüzgar hızı kestirimyaklaşımları önerilmiştir. Bu çalışma kapsamında, diferansiyel gelişimalgoritması (DE) yaklaşımı ile optimize edilen uyarlamalı sinirsel bulanıkçıkarım sistemi (ANFIS) kullanılarak kısa dönemli (1 saat) rüzgar hızı tahminmodelleri geliştirilmiştir. Çalışma kapsamında ele alınan yöntemde, diferansiyel gelişim sezgisel yaklaşımıkullanarak model parametreleri kısa dönemli rüzgar hızı tahmini içinbelirlenmiş ve karşılaştırmalı olarak analiz edilmiştir. Önerilen yaklaşımıntahmindeki performans kriterlerini doğrulamak için Bilecik ilinde bulunan birgözlem istasyonundaki rüzgar hızı serileri kullanılmıştır. ANFIS modelparametrelerinin optimizasyonunda kullanılan sezgisel algoritma 10 kez tekrarlıbağımsız olarak çalıştırılmış ve eğitim-test performans sonuçları istatistikselolarak sunulmuştur. Ayrıca önerilenhibrit modelin performansı literatürde iyi bilinen Levenberg-Marquardtalgoritması eğitilen ileri beslemeli yapay sinir ağı (ANN) sonuçları ile dekarşılaştırılarak yorumlanmıştır., Theelectrical energy to be produced from wind energy systems should be estimatedfor some periods in order to generation planning and power systems management.In this context, many different wind speed forecasting approaches have beenproposed for accurate estimation of asymmetric and unstable wind speed data. Inthis paper, short-term (1h) wind speed forecasting models have been developedby using Adaptive Neuro Fuzzy Inference System (ANFIS) based on DifferentialEvolution Algorithm (DE). In this paper, the model parameters have beendetermined by differential evolution heuristic approach for short-term windspeed forecasting and analyzed comparatively. To validate the effectiveness ofthe proposed approach, wind speed series collected from a wind observationstation located in Bilecik, Turkey are used in the short-term wind speedforecasting. The meta-heuristic algorithm used in theoptimization of ANFIS model parameters are run 10 times independently and theperformance results are calculated statistically for training and test phasesof ANFIS model. The performances of proposed hybrid models are also comparedwith the well-known feed forward ANN model which is trained by Levenberg-Marquardtin the literature.

Doğada bulunan malzemelerin farklı karakteristik özellikleri bulunmaktadır. Bu özelliklerden biri de maddenin ışık ile etkileşimine sebep olan kırıcılık indisidir. Farklı kırıcılık indislerine sahip dielektrik malzemelerin bir araya gelmesi ile fotonik kristaller oluşur. Fotonik kristaller bir, iki veya üç boyutlu periyodik ve dielektrik malzemelerden oluşan yapılardır. Fotonik kristaller ile ışığın hareketini farklı şekillerde kontrol etmek mümkündür. Fotonik kristallerin ortaya çıkışında etkili olan en büyük özellikleri fotonik yasaklı band aralıklarına sahip olmalarıdır. Bunun anlamı, bir fotonik kristal üzerine gelen ışığın frekansı bu fotonik yasaklı bant aralığında bulunuyor ise gelen ışık fotonik kristal içerisinde ilerleyemez. Fotonik yasaklı bant aralığı özelliğinden faydalanarak farklı fotonik kristal yapılar tasarlanabilmektedir. Örneğin; fotonik kristaller üzerinde nokta kusur oluşturulduğunda fotonik kristal kavite yapıları tasarlanabilir. Bir başka örnek; fotonik kristal üzerinde bir çizgi kusur oluşturulursa fotonik kristal dalgakılavuzu yapısı elde edilebilir. Fotonik kristaller ile tasarlanabilen yapılar sadece fotonik yasaklı bant aralığı esasına göre tasarlanmazlar. Örneğin bir fotonik kristal yapısı ile gelen ışığı odaklayabilen lens yapısı elde edilebilir. Fotonik kristallerde özkolimasyon, süper prizma, negatif kırılma ve yavaş ışık gibi alışılmadık ışık hareketlerini gözlemlemek de mümkündür. Ayrıca, fotonik kristaller ile biyokimyasal algılayıcı yapılar da tasarlanabilir. Fotonik kristaller genellikle elle tasarlanan basit yapılardır. Karmaşık fotonik kristallerin daha iyi sonuçlar verebildiği bilinmektedir. Ancak yüksek performansa sahip karmaşık fotonik kristalleri analitik teori ve tahminler ile tasarlamak oldukça sınırlıdır. Bu sebeple, yüksek performansa sahip karmaşık fotonik kristalleri tasarlarken bir eniyileme algoritması kullanmak iyi bir çözüm olabilir. Eniyileme algoritmaları, bir sistemin istenilen özelliklerini artırırken istenmeyen özelliklerini azaltmak için tasarım aşamasında kullanılan yöntemlerdir. Eniyileme algoritmaları genellikle doğadan veya evrim teorisinden esinlenilerek oluşturulan algoritmalardır. Eniyileme algoritmaları karmaşık tasarım problemleri için iyi birer aday sonuç verebilmektedir. Fotonik kristal tasarımı da karmaşık bir problem olduğu için eniyileme algoritmaları kullanarak fotonik kristal tasarlama fikri son yıllarda oldukça dikkat çekmiştir. Çünkü eniyileme algoritması ile tasarlanan fotonik kristaller oldukça iyi özelliklere sahip olabilmektedirler. Bu tez kapsamında eniyileme algoritması kullanılarak çeşitli fotonik kristal yapıları tasarlanmıştır. Eniyileme algoritması olarak bir çeşit evrimsel algoritma olan Diferansiyel Evrim algoritması kullanılmıştır. Diferansiyel Evrim algoritmasının yaygın olarak kullanılan diğer eniyileme algoritmalarına kıyasla daha iyi sonuçlar üretebildiği gösterilmiştir. Diferansiyel Evrim algoritması kullanılarak dalgaboyu altında odaklayan fotonik kristal lens yapıları tasarlanmıştır. Fotonik kristallerin birim hücrelerinde eniyileme yapılarak fotonik yasaklı band aralığı genişletilmiş ve bir fotonik kristal dalgakılavuzu yapısı tasarlanmıştır. Fotonik kristal kavite yapısının kavite bölgesi eniyileme algoritması ile değiştirilerek yüksek kalite faktörü elde edilmiştir. Bu tez kapsamında yapılan çalışmalar sonucunda tasarlanan yapılar literatüre bir katkı yapmıştır. Ayrıca, Diferansiyel Evrim algoritmasının fotonik kristal tasarımlarında uygulanabilir olduğu gösterilmiştir ve literatüre yeni bir tasarım yöntemi kazandırılmıştır. Elde edilen sonuçlar ileride tasarlanacak fotonik kristal yapıları için umut vericidir., Materials in nature have different characteristical properties. One of these properties is refractive index which lead to light-matter interaction. Photonic crystals consist of dielectric materials with different refractive index values. Photonic crystals are periodically designed dielectric structures and their periodicity can be one, two, or three dimensional. One can achieve different light manipulation scenarios by using photonic crystals. The main phenomena behind the revelation of photonic crystal is the photonic band gap which means that if a frequency of an incident wave is in the frequency interval of a photonic band gap, the incident wave cannot propagate through the photonic crystal structure. Taking advantage of photonic band gaps, various photonic crystal structures can be designed. For instance, by introducing a point defect in a photonic crystal, a photonic crystal cavity structure can be designed. Another example is that by introducing a line defect in a photonic crystal, one can design a waveguide structure. Photonic crystal structures are not only designed based on photonic band gap phenomena. For example, a photonic crystal lens structure can be designed to focus an incident wave. Also, anomalous light behaviors such as self-collimation, superprism, negative refraction and slow light phenomena can be observed in photonic crystals. Besides, a bio-chemical sensor structure can be designed by using photonic crystals. In general, photonic crystals are simple and designed by hand. And it is known that complex photonic crystal structures can have high performance. However, designing complex structures with high performance based on analytical theory and an intuition approach is limited. For this reason, using an optimization algorithm to design a photonic crystal with high performance can be a good solution. Optimization algorithms are used to increase the desired property and decrease the undesired property of a system during the design process of that system. In general, optimization algorithms are created as algorithms which are inspired by nature or theory of evolution. Optimization algorithms can produce good candidate solutions for complex design problems. Since designing a photonic crystals can be a complex problem, idea of using an optimization algorithm to design a photonic crystal structures has taken great attention in recent years because a photonic crystal that is designed by using an optimization algorithm can possess very good properties. In this dissertation, various photonic crystal structures are designed by using an optimization algorithm. Differential Evolution, which is an evolutionary algorithm, is selected as an optimization algorithm in this dissertation. It is shown that Differential Evolution can produce better solutions than the other well known optimization algorithms can. By using Differential Evolution, subwavelength focusing photonic crystal lens structures are designed. And by optimizing the unit cell of a photonic crystal, photonic band gap is widened and a waveguide structure is designed. Also, cavity region of a photonic crystal cavity structure is optimized to obtain a high quality factor value. As a result of the studies in this dissertation, the designed structures are brought to the literature. Also, it is shown that Differential Evolution can be used to design photonic crystal structures and a new approach to design a photonic crystal is introduced. The obtained results are promising for the photonic crystals that will be designed in the future.

DergiPark: 289293 tujes In this paper, the performances of genetic algorithms (GA) and differential evolution (DE), which are two of the most popular optimization techniques used, are compared. There exist many other studies which compare these two; however, comparing those on an education material domain will be the contribution to the literature. The problem is stated as a sequencing problem of education material, in which the order of the topics covered really matters. Selection of the contents of the courses to be given to the students is an important factor to improve the level of education of the students. Representing the content of a course in the correct order is a critical task for instructors. In this study, the importance of the order of the contents of a course was emphasized and the performance of a course content sequencing mechanism using GA and DE was compared. The results put forward that, sequencing the course contents with GA performs better; however, DE is also obviously successful with a close score to that of the GA's. Bu çalışmada, genetik algoritmalar (GA) ve diferansiyel evrim (DE) algoritmaları gibi çok popüler iki optimizayson tekniği kullanılarak performans karşılaştırmaları yapılmıştır. Bu iki tekniği kıyaslayan pek çok çalışma yapılmış olsa da, bu kıyaslamanın algoritmaların eğitim materyalleri üzerinde kullanılarak yapılmış olması literatüre katkı değerinde olacaktır. Ele alınan problem bir sıralama problemi olup, işlenen konuların sırası önem kazanmaktadır. Ders içeriğinin doğru seçimi, öğrencilerin eğitim seviyesinin yükselebilmesi için çok önemlidir. Dersin öğretim üyesi için, ders içeriğini doğru sıra ile aktarmak kritik bir görevdir. Bu çalışmada, bir desin içeriğinin doğru sırada aktarılmasının önemine dikkat çekilmiş ve GA ile DE tekniklerinin kullanılmasıyla oluşturulmuş ders içeriği sıralama mekanizmasının performans karşılaştırmaları yapılmıştır. Alınan sonuçlar, GA'nın DE tekniğinden biraz daha iyi sonuçlar elde ettiğini göstermiştir.

The uni-modal error surfaces and intrinsic stable behaviors of adaptive finite impulse response (FIR) filters make gradient based algorithms very effective in the design of these filters. Gradient based design methods are well developed for the design of adaptive FIR filters and widely applied to the distinct areas such as noise cancellation, system identification and channel equalization. However, the studies on adaptive infinite impulse response (IIR) filters are not as common as adaptive FIR filters since the stability during the adaptation process may not be ensured in some applications, and the convergence to the optimal design is not always guaranteed due to their multi-modal error surface structures. Gradient based design approaches may often get stuck at a local minimum in a multi-modal error surface and the stability of the designed filter can not be ensured. However, global optimization algorithms based approaches are able to converge to the global minimum in a multi-modal error surface and ensure the stability of the adaptive IIR filter. One of the most recently proposed swarm intelligence based global optimization algorithms is the artificial bee colony algorithm, which simulates the intelligent foraging behavior of honeybee swarms. In this work, a novel approach based on artificial bee colony algorithm is introduced for the design of adaptive FIR and adaptive IIR filters. Simulations are realized for the noise cancellation problem and the performance of the proposed approach is compared to that of some known gradient and evolutionary based approaches.

The simple structure, low manufacturing cost, rugged behavior, high torque per unit volume, and wide torque-speed range make a switched reluctance motor (SRM) very attractive for industrial applications. However, these advantages are overshadowed by its inherent high torque ripple, acoustic noise, and difficulty to control. The controlled parameters in SRM drives can be selected as the turn-on angle, the turn-off angle, and the current reference. This paper investigates the problem of optimal control parameters considering the maximum average torque, minimum copper losses, and minimum torque ripple as the main objectives in SRM drives. The use of evolutionary algorithms (EAs) to solve problems with multiple objectives has attracted much attention recently. Differential evolution (DE) is an EA that was developed to handle optimization problems over continuous domains. A multiobjective DE (MODE) technique is introduced here to find the optimal firing angles under multiple operating conditions. The simulation results carried out on a 4-phase 8/6 pole SRM show that the proposed MODE can be a reliable alternative for generating optimal control in the multiobjective optimization of SRM drive systems.

Taşıt tasarımında son yıllarda artan müşteri memnuniyeti ile birlikte üretimin minimum maliyette ve maksimum kalitede gerçekleştirilmesi beklentisinin karşılanabilmesi açısından özellikle yeni tasarımların oluşturulmasında ve ortaya çıkan problemlerin çözümünde optimizasyon yöntemlerinin kullanılma gerekliliği oldukça artmıştır. Tasarımı gerçekleştiren veya tasarım sürecinde oluşan problemleri çözmeye çalışan araştırmacı karşılaştığı optimizasyon problemlerinin çözümünde güvenilir ve etkin bir şekilde kullanabileceği optimizasyon algoritmasına gereksinim duymaktadır. Bu tez çalışmasında kullanışlı, global, gerçek optimum değere yakınsamada güvenilir olan ve aynı zamanda optimizasyon sürecinin başlangıcından bitişine kadar çok az hesaplama zamanı tüketen yeni bir algoritma geliştirmek ve bu algoritmanın taşıt tasarım optimizasyon problemlerinin çözümünde etkin bir şekilde kullanılması amaçlanmıştır.Bu çalışmada evrimsel algoritmalar arasında yer alan global, güvenilir, kullanışlı ve birçok test probleminden başarılı bir şekilde geçen diferansiyel gelişim algoritması ele alınmış ve popülasyon içindeki en iyi vektörleri fark vektörleri olarak kullanan yeni bir mutasyon stratejisi geliştirilerek yeni geliştirilen algoritmada (DEBVs) kullanılmıştır. Geliştirilen DEBVs algoritması ile literatürde mevcut bulunan ve yeni geliştirilen birçok algoritmanın test edilmesinde sıklıkla kullanılan kısıt içeren test problemleri çözdürülmüş ve diğer yöntemlere göre daha düşük sayıda hesaplama ile daha iyi sonuçlar elde edilmiştir. Böylece geliştirilen yeni algoritmanın doğruluğu mevcut sonuçlardan daha iyi sonuçlara daha hızlı bir şekilde ulaşma imkânı ile kanıtlanmıştır. Ayrıca önerilen yöntem ile literatürde mevcut tek ve çok-amaçlı çeşitli mühendislik problemleri çözdürülmüş ve mevcut sonuçlardan daha iyi sonuçlar elde edilerek geliştirilen yöntemin doğruluğu pekiştirilmiştir.Taşıt tasarımında üç farklı problem (sürüş konfor optimizasyonu, optimum sac kalıp tasarımı ve optimum motor askı takoz tasarımı) ele alınmış ve geliştirilen DEBVs algoritması ile çözülmüştür. Geliştirilen DEBVs algoritması ile diğer evrimsel algoritmalara ve klasik optimizasyon yöntemlerine göre çok daha güvenilir, global ve etkin sonuçlar elde edilmiştir. Geliştirilen yöntemin taşıt tasarım sürecinde tasarımcıya yardımcı bir araç olarak kullanılması zaman, maliyet, kalite, hız ve kolaylık açılarından büyük avantajlar sağlaması beklenmektedir. In recent years, expectation of carrying out the production in minimum cost and maximum quality has expanded with the raising customer satisfaction. In order to meet this expectation, the necessity of using optimization methods has increased especially in making brand new designs and solving problems appeared. The researcher who generates the design or tries to solve the problems which appear during the design process needs a reliable and efficient optimization algorithm when solving the optimization problems appeared. In this thesis study, it is aimed to develop a new algorithm that is user-friendly, global, reliable in converging the real optimum value, and also consuming as short time as possible from the beginning to the end of the optimization process.In this study differential evolution which was among the best evolutionary algorithms with having global, robust and useful properties and which was tested successfully from many test problems was handled and a new mutation strategy which uses the best vectors in the population as differential vectors was developed and used in the new developed algorithm (DEBVs). Constraint test problems which were frequently used as a test tool for many new algorithms were solved with the developed DEBVs algorithm and better results with less function evaluation numbers were handled when comparing the results of other algorithms. In this way the accuracy of the developed algorithm was demonstrated with reaching better solutions faster. Also various single and multi-objective engineering problems available in the literature were solved by proposed algorithm and the accuracy of the algorithm was reinforced with obtaining better results.In the vehicle design stage three different problem (vehicle ride comfort optimization, optimum sheet metal die design and optimum engine mount design) were handled and solved with developed DEBVs algorithm. More robust, fast and effective results were handled according to other classical optimization methods and evolutionary algorithms. The developed algorithm can be very helpful as an assistant tool for engineers during vehicle design and manufacturing process in terms of time, cost, quality and convenience. Yüksek Öğretim Kurumu (YÖK) TOFAŞTürk Otomobil Fabrikası A.Ş. Bayrak Plastik

Doğrusal olmayan problemlerin çözümüne yönelik olarak geliştirilmiş bir çok teknik söz konusudur. Özellikle değişken sayısına ve veri tiplerine bağlı olarak problemlerin zorluk dereceleri de artabilmektedir. Bu tip problemlerin deterministik yöntemlerle çözümü, problemin yapısına bağlı olarak hem modellemede hem de çözüm sürecinde zorluklar içerebilmektedir. Bunların üstesinden gelebilmek için sezgisel yöntemler geliştirilmiştir. Diferansiyel gelişim algoritması (DGA), özellikle sürekli verilerin söz konusu olduğu problemlerde etkin sonuçlar verebilen, işleyiş ve operatörleri itibariyle genetik algoritmaya dayanan populasyon temelli sezgisel optimizasyon tekniklerinden biridir. Bu çalışmada, diferansiyel gelişim algoritması tanıtılmış ve aşamaları anlatılmıştır. Çalışmanın sonunda, DGA literatürden alınmış bir probleme uygulanmış, sonuçlar genetik algoritma sonuçları ile karşılaştırılmıştır. There are several techniques developed for solving nonlinear optimization problems. These problems become more difficult related to the number of variables and types of parameters. Solution of these problems with deterministic methods may include difficulties in both modeling and solving depending on the type of the problem. Heuristics are developed in order to overcome these difficulties. Differential evolutionary algorithm (DEA) related to genetic algorithm concerning process and operators, is an efficient population based heuristic optimization technique especially for problems of continuous variables. In this paper, DEA is presented and its operators are detailed. DEA is applied to a problem obtained from literature and results are compared with genetic algorithm.