Akademik Veri Yönetim Sistemi
Tezin Türü: Yüksek Lisans
Tezin Yürütüldüğü Kurum: Ankara Üniversitesi, Fen Bilimleri Enstitüsü, Türkiye
Tezin Onay Tarihi: 2016
Tezin Dili: Türkçe
Öğrenci: MEHMET KARA
Danışman: MEHMET SERDAR GÜZEL
Özet:İnsanoğlunun yaratıcılığının kaynağı her zaman yaşadığı doğal çevre olmuştur. Örneğin, birçokfonksiyona sahip günümüz uçakları, biri onları geliştirene kadar uçabilen canlılara bakılarakinsanlar tarafından nasıl olacağı düşünüldü. Sürü Zekası ise yine insanın doğal ortamınıinceleyerek tasarladığı, algoritma anlamında son zamanlarda önemi artan bir kavramdır. Bualgoritma tasarımı da doğadaki canlı gruplarının (kuş, arı, balık, karınca sürüleri, vb.) sosyalmanada davranışları incelenerek geliştirilmiştir. Genel olarak bu algoritmalardan en gözeçarpanları “Parçacık Sürü Optimizasyonu” ve “Karınca Koloni Optimizasyonu”dur.Bu çalışmada ise Parçacık Sürü Optimizasyonu geliştirilmiş doğadan izlenerek esinlenilenformuna daha yakın performans sergileyecek şekilde özellikler eklenmiştir. Sadece geliştirmedeğil mevcut algoritma ve geliştirilen yeni halinin performans değerlendirmeleri de yapılmıştır.Parçacık Sürü Optimizasyonu canlı gruplarının toplu halde çevre ile etkileşimindeyaklaşımlarının optimuma nasıl ulaştığı incelenerek tasarlandığından bu algoritmanın en yetkinhaline ulaşabilmesi için eklenen özelliklerden birisi robotların bireysel olarak hareketli engelleriaşıp hareketli hedefe ulaşabilmesi ve grup halinde hedefe giderken engellere yaklaştığındayakınlaşıp engelden uzaklaştıktan sonra tekrar eski hacmine ulaşmasıdır.Bu iki yeni farklı tepki Parçacık Sürü Optimizasyonunu robotların çevresine uyumu veetkileşimi anlamında daha da güçlü kılmıştır.AbstarctThe source of human inspiration is always the environment he lives. For example, the planes ofour time until someone develop them, had been thought how they could be by looking livingbeings. Submarines were also invented by thinking how it can be possible to move under sea.Swarm intelligence is also a concept designed by observing our own environment whosesignificance at current times. The design of this algorithm is made by observing socialbehaviours of living groups (bird, bee, fish, ant swarm groups, etc) in nature. In general, themost remarkable ones are “Ant Colony Optimization” and “Particle Swarm Optimization”.(i.e.,PSO)In this paper, a new PSO is designed to perform like the form in nature and added new functionsto achieve it. Not only it is developed but also the existing PSO and new PSO are tested.As PSO is designed by observing to reach the closest form of interactions with theirenvironment of living groups in nature, one of the added features of algorithm is reachingmobile target by surpassing mobile obstacles and shrinking-enlargement swarm groupsaccording to positions of obstacles to achieve optimum case.These two new reaction makes PSO more robust and powerful in manner of interaction andharmony with its environment.