Asset Details
MbrlCatalogueTitleDetail
Do you wish to reserve the book?
Artımlı Popülasyon Ateşböceği Optimizasyon Algoritması
by
İşman, Murat
in
Computer science
/ Optimization algorithms
/ Simplex method
2025
Hey, we have placed the reservation for you!
By the way, why not check out events that you can attend while you pick your title.
You are currently in the queue to collect this book. You will be notified once it is your turn to collect the book.
Oops! Something went wrong.
Looks like we were not able to place the reservation. Kindly try again later.
Are you sure you want to remove the book from the shelf?
Oops! Something went wrong.
While trying to remove the title from your shelf something went wrong :( Kindly try again later!
Do you wish to request the book?
Artımlı Popülasyon Ateşböceği Optimizasyon Algoritması
by
İşman, Murat
in
Computer science
/ Optimization algorithms
/ Simplex method
2025
Please be aware that the book you have requested cannot be checked out. If you would like to checkout this book, you can reserve another copy
We have requested the book for you!
Your request is successful and it will be processed during the Library working hours. Please check the status of your request in My Requests.
Oops! Something went wrong.
Looks like we were not able to place your request. Kindly try again later.
Dissertation
Artımlı Popülasyon Ateşböceği Optimizasyon Algoritması
2025
Request Book From Autostore
and Choose the Collection Method
Overview
Ateşböceği Algoritması (FA), doğadaki ateşböceklerinin ışık yayma ve eş bulma davranışlarından ilham alan bir metasezgisel optimizasyon algoritmasıdır. Bu çalışmada FA’nın yerel optimumlara takılma ihtimalini azaltmak ve daha başarılı sonuçlar üretebilmesini sağlamak amacıyla Artımlı Popülasyon Ateşböceği Optimizasyon Algoritması (IFA) geliştirilmiştir. Artımlı popülasyon, belirli aralıklarla popülasyona yeni çözümlerin katılmasını ifade eder. Popülasyona katılacak yeni çözümler belirlenirken farklı yöntemler kullanılır. Bu çalışmada dört farklı yöntem kullanılarak yeni çözümler üretilmiş ve üretilen çözümler 5 ve 10 iterasyon aralıklarıyla popülasyona ilave edilmiştir. Bunun yanında, sosyal öğrenmenin IFA üzerindeki etkisini araştırmak amacıyla artım işleminin 100. iterasyondan sonra başlatıldığı Sosyal Öğrenmeli Artımlı Popülasyon Ateşböceği Optimizasyon Algoritması (SLIFA) uygulanmıştır. Elde edilen verilere göre, IFA ve SLIFA sonuçlarının birçok durum için FA sonuçlarından daha başarılı olduğu gösterilmiştir.
Publisher
ProQuest Dissertations & Theses
Subject
ISBN
9798290657660
This website uses cookies to ensure you get the best experience on our website.