Loading presentation...

Present Remotely

Send the link below via email or IM

Copy

Present to your audience

Start remote presentation

  • Invited audience members will follow you as you navigate and present
  • People invited to a presentation do not need a Prezi account
  • This link expires 10 minutes after you close the presentation
  • A maximum of 30 users can follow your presentation
  • Learn more about this feature in our knowledge base article

Do you really want to delete this prezi?

Neither you, nor the coeditors you shared it with will be able to recover it again.

DeleteCancel

Make your likes visible on Facebook?

Connect your Facebook account to Prezi and let your likes appear on your timeline.
You can change this under Settings & Account at any time.

No, thanks

COA ALGORİTMASI İLE BULANIK SİSTEM OPTİMİZASYONU

No description
by

on 18 June 2014

Comments (0)

Please log in to add your comment.

Report abuse

Transcript of COA ALGORİTMASI İLE BULANIK SİSTEM OPTİMİZASYONU

Cuckoo Algoritması (COA)
Akış şeması incelendiğinde, diğer algoritmalarda olduğu gibi bu algoritma da başlangıçta belli bir nüfus ile başlar.
COA Algoritması
Akış Şeması
Birey Pozisyonları
Her guguk kuşu,
yumurtlama yarıçapı içinde başka kuşların yuvalarına yumurtalarını bırakırlar.


COA Algoritması
Guguk Kuşlarının Yumurtlama Stili
PINAR ÖZKURT TUNA
Tez Danışmanı : Doç. Dr. Cihan KARAKUZU

Guguk Kuşlarının Yaşam Alanları
COA Algoritması
Standart COA (S-COA) algoritmasının işleyişi, çalışması ve mantığının kavranması amacıyla öncelikle peaks fonksiyonu üzerinde çalışılmıştır.

Bu çalışmalar sırasında algoritmanın başarımını etkileyen en önemli değişkenin yumurtlama yarıçapı olduğu gözlenmiştir.
COA İLE FONKSİYON OPTİMİZASYONU
S-COA, G-COA1 ve G-COA2 algoritmaları kullanılarak yapılan fonksiyon optimizasyonunda, popülasyon büyüklüğü 20, iterasyon sayısı 100 alınarak 100’ er kez tekrar yapılmıştır.
Geliştirilen COA Algoritmalarının
Başarım Kıyaslaması
COA ALGORİTMASI İLE BULANIK SİSTEM OPTİMİZASYONU
Cuckoo Algoritması (COA), Ramin Rajabioun tarafından 2011 yılında geliştirilen yeni bir sezgisel arama algoritmasıdır. Bu tez çalışmasında bu algoritmanın başarımının incelenmesi ve modifiye edilmesi üzerinde çalışılmıştır.

Optimizasyon algoritmasının temelini kuşların yerleşimi ve üremesi oluşturmaktadır. Bu modellemede kullanılan 2 tane form vardır. Bunlar; olgun kuşlar ve yumurtalardır.
SONUÇLAR
Örnek 1(F1) Fonksiyonu
Peaks
Yarıçap Oranı Parametresi
Yarıçap oranını belirlerken, iki yeni yaklaşım geliştirilmiştir. Bunlar; yumurtlama yarıçapının iterasyonla doğrusal olarak azaltıldığı doğrusal yaklaşım (G-COA1) ve yumurtlama yarıçapının iterasyonla üstel olarak azaltıldığı üstel yaklaşım (G-COA2)’ dır.
G-COA1 yaklaşımı için yumurtlama yarıçapı ;
G-COA2 yaklaşımı için yumurtlama yarıçapı ;
eşitlikleriyle hesaplanır.
Standart COA algoritması ile “peaks” fonksiyonu optimizasyonunun muhtelif adımlardaki birey pozisyonları aşağıda görülmektedir.
F2 Fonksiyonu
F3 Fonksiyonu
F4 Fonksiyonu
F5 Fonksiyonu
F6 Fonksiyonu
COA İle Bulanık Sistem Optimizasyonu
Literatürden alınan beş örnek dinamik sistemin (ÖDS) bulanık mantık tabanlı modellenmesinde COA ve bu çalışmada geliştirilen iki adet (G-COA1, G-COA2) türevinin başarımı incelenmiştir.
Bu incelemede bulanık sistem olarak ANFIS bulanık modeli tercih edilmiştir.
COA öğrenmeli bulanık mantık tabanlı dinamik sistem tanıma/modelleme için literatürden seçilen örnek dinamik sistemler
Her bir ÖDS için kullanılan
ANFIS Yapısı
Her bir sistemin girişleri belirlendikten sonra, her girişe ait “Gauss” üyelik fonksiyonu (ÜF) ve kural sayıları tanımlanmıştır.
ANFIS Bulanık Çıkarım Sistemi
COA İle ANFIS Parametre Optimizasyonu

ÖDS1'in Tanınması ve Modellenmesi
Eğitim Aşaması ve Sonuçları
COA, G-COA1 ve G-COA2 öğrenmeli ANFIS ile ÖDS 1 eğitim fazı için en iyi birey ile elde edilen en iyi ve en kötü birey ile elde edilen en kötü sonuç grafikleri şekilde görüldüğü gibidir.


ÖDS 1 İçin Elde Edilen Modellerin Karşılaştırılması
ÖDS 1' in Tanınması ve Modellenmesi

ÖDS 1 için giriş dizisi hazırlandıktan sonra, test veri seti oluşturulmuştur.

Oluşturulan test seti ile COA, G-COA1 ve G-COA2 algoritmalarıyla elde edilen ÖDS 1 ANFIS modellerinin sonuçları grafiksel olarak verilmiştir.
Verilen bu eğitim seyirlerini gösteren ölçüt değişimleri, 50 ayrı koşmada her bir iterasyonda elde edilen ölçüt değerlerinin ortalaması olarak bulunmuştur.
ÖDS 4'ün Tanınması ve Modellenmesi
ÖDS 4 için eğitim veri seti kullanılarak sırasıyla COA, G-COA1 ve G-COA2 algoritmaları ANFIS optimizasyonu için 50’şer kez koşturulmuştur.
Test Aşaması ve Sonuçları
Eğitim Aşaması ve Sonuçları
ÖDS 4 İçin Elde Edilen Modellerin Karşılaştırılması
ÖDS 4' ün Tanınması ve Modellenmesi
Test Aşaması ve Sonuçları
Oluşturulan test seti ile COA, G-COA1 ve G-COA2 algoritmalarıyla elde edilen ÖDS 4 ANFIS modellerinin sonuçları verilmiştir.
COA, G-COA1 ve G-COA2 algoritmalarının
ÖDS modellemede EĞİTİM fazı başarım kıyaslaması
COA, G-COA1 ve G-COA2 algoritmalarının
ÖDS modellemede TEST fazı başarım kıyaslaması
COA, ABC ve PSO algoritmalarının ÖDS modellemede EĞİTİM fazı başarım kıyaslaması
COA, ABC ve PSO algoritmalarının ÖDS modellemede TEST fazı başarım kıyaslaması.
Tez çalışmasında, literatürden alınan 6 adet fonksiyon ve 5 farklı örnek dinamik sistem (ÖDS) kullanılmıştır.
Şekillerde verilen grafikler ile her bir algoritmanın üyelik fonksiyonları üzerinde yaptığı değişimler görülebilir. Şekillerde birinci sütunda verilen grafikler 1. girişe, 2.sütunda verilenler 2.girişe, 3.sütunda verilenler ise 3.girişe ait ÜF’lerin ilk ve son durumunu göstermektedir.
ÖDS 1' in Tanınması ve Modellenmesi
*Yıldırım Ö., “Sezgisel Arama Algoritma Tabanlı Bulanık Sistem Optimizasyonu”, Yüksek Lisans Tezi, Bilecik Şeyh Edebali Üniversitesi. F.B.E, 2013.
Yıldırım Ö., “Sezgisel Arama Algoritma Tabanlı Bulanık Sistem Optimizasyonu”, Yüksek Lisans Tezi, Bilecik Şeyh Edebali Üniversitesi. F.B.E, 2013.
SONUÇLAR
Bu tez çalışmasında;
- 5 farklı fonksiyon üzerinde, COA algoritmasının fonksiyon optimizasyonu incelenmiştir.
- Fonksiyon optimizasyonu açısından bu tez çalışmasında geliştirilen modifiye algoritmaların daha iyi sonuçlar verdiği görülmüştür.
- ANFIS bulanık sistem ile dinamik sistem modelleme çalışmaları yapılmıştır.
- Geliştirilen COA algoritmalarının, standart COA algoritması ile yapılan başarım kıyaslamalarına bakıldığında, F1 fonksiyonu için en iyi sonucu G-COA2 algoritması vermiştir. F2 fonksiyonu için G-COA1 en iyi sonucu vermiştir. F3 fonksiyonu için algoritmaların tümü başarılıdırlar. F4 fonksiyonu için en iyi sonucu G-COA1 vermektedir. F5 fonksiyonunda F3 fonksiyonundaki gibi istenilen sonucu her algoritma sağlamaktadır. F6 fonksiyonu için G-COA2 algoritması ise global minimumu en çok sayıda bulan, dolayısıyla en başarılı algoritmadır.
- Her bir ÖDS için COA, G-COA1 ve G-COA2 ile elde edilen bulanık modeller ABC ve PSO algoritmaları elde edilen modeller ile karşılaştırılarak kıyaslama yapılmıştır.
- Yeni geliştirilen COA algoritmasının türevleri ile literatürde kullanılan ABC ve PSO algoritmaları karşılaştırıldığında G-COA1 ve G-COA2 algoritmalarının başarımı ABC ve PSO algoritmalarından daha yüksektir.
Geliştirilen bu yeni yaklaşımların kıyaslamalı başarımları için literatürden alınan beş farklı fonksiyon üzerinde çalışılmıştır.
Full transcript