Diferensiyel (farksal) gelişim algoritması kullanılarak kısıt yönetimi metotlarının sonuçlarının ve performanslarının karşılaştırılması
Comparison of constraint handling methods by using differential evolution algorithms
Yazar: SERDAR KASIM KARATAŞ
Danışman: YRD. DOÇ. DR. MUSTAFA DANACI ; DOÇ. DR. M. FATİH TAŞGETİREN
Erciyes Üniversitesi / Fen Bilimleri Enstitüsü / Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
Derece: Yüksek Lisans, 2011
Konu: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol = Computer Engineering and Computer Science and Control

Özet:
Gerçek hayattaki optimizasyon problemlerinin çoğu araştırma uzayının biçimini değiştiren fiziksel, zamansal, geometrik vb. farklı açılardan kısıtlamalara sahiptir. Doğrusal olmayan problemlerin çözümüne yönelik olarak geliştirilmiş birçok teknik söz konusudur. Özellikle değişken sayısına ve veri tiplerine bağlı olarak problemlerin zorluk dereceleri de artabilmektedir. Bu tip problemlerin deterministik yöntemlerle çözümü problemin özelliğine bağlı olarak hem modelleme de hem de çözüm sürecinde zorluklar içerebilmektedir. Bunların üstesinden gelebilmek için son 20 yıl boyunca çok fazla çeşitte sezgisel algoritmalar geliştirilmiş ve kısıtlı optimizasyon problemlerinin çözümünde kullanılmıştır. Sezgisel yöntemlerin kesin sonucu vermediği ancak makul sürede kesin çözüme yakın bir çözüm elde etmeyi sağladığı görülebilmektedir.Gelişimsel algoritmalar ve diğer birçok sezgisel algoritmalar, optimizasyon için kullanıldığında, doğal olarak kısıtlamasız araştırma teknikleri gibi kullanılmıştır. Bu yüzden uygunluk fonksiyonlarının içerisine kısıtlamaları da dâhil eden penaltı fonksiyonları gibi ilave bir mekanizmaya ihtiyaç duyulmaktadır. Bu ihtiyaca cevap veren popülasyon temelli sezgisel bir optimizasyon tekniğinin Diferansiyel(farksal) Gelişim Algoritması (DGA) olduğu görülebilmektedir. DGA kullanırken araştırmacılar sınırlamaların üstesinden gelmek için self-adaptive penalty, epsilon constraint handling, stochastic ranking gibi birtakım farklı yaklaşımlar önermektedir.Bu tez çalışmasında DGA ile birlikte kısıt yönetimi (constraint handling) metotlarından olan Near Feasibility Threshold ve Epsilon Constraint metotları, 18 kısıtlı test problemleri (Benchmark Problems) üzerinde uygulanmıştır. Bu uygulamalar neticesinde ortaya çıkan performanslara göre parametrelerin başarılı bir şekilde optimize edildiği ve Epsilon Constraint metodunun Near Feasibility Threshold metoduna olan bariz üstünlüğü gözlemlenmiştir.Anahtar Kelimeler: Diferansiyel Gelişim Algoritması, Uyarlamalı Ceza Fonksiyonları, Constraint Handling, Yakın Uygunluk Eşiği, Epsilon Kısıtlama Metodu.

Abstract:
Most real world optimization problems have constraints of different types (e.g., physical, time, geometric, etc.) which modify the shape of the search space. 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. During the last couple of decades, a wide variety of heuristics have been designed in order to overcome these difficulties and applied to solve constrained optimization problems. As can be noticed that Heuristics can provide an approximate solution near exact solution in admissible time.Evolutionary algorithms and most other heuristics, when used for optimization, naturally operate as unconstrained search techniques. Therefore, they require an additional mechanism as penalty functions to incorporate constraints into their fitness function. Differential Evolution Algorithm, an efficient population based heuristic optimization technique, is one of the soutions to this requirement. With Differential Evolution Algorithm, researchers have also proposed a number of other approaches to handle constraints such as the self-adaptive penalty, epsilon constraint handling and stochastic ranking.In this thesis, two constraint handling methods, namely, Near Feasibility Threshold and Epsilon Constraint Methods are employed in the differential evolution algorithm to solve 18 benchmark problems used in the literature. Experimental results showed that Epsilon Constraint method was superior to Near Feasibility Threshold Method.Keywords: Differential Evolution Algorithm, Adaptive Penalty Functions, Constraint Handling, Near Feasibility Threshold, Epsilon Constraint Methods.