Büyük patlama büyük çöküş optimizasyon algoritması tabanlı bulanık modelleme yöntemi ve yazılımı
Big bang big crunch optimization algorithm based fuzzy modeling method and software
Yazar: AYDOĞAN ERSÖZ
Danışman: PROF. DR. MÜJDE GÜZELKAYA
İstanbul Teknik Üniversitesi / Fen Bilimleri Enstitüsü / Kontrol ve Otomasyon Mühendisliği Ana Bilim Dalı
Derece: Yüksek Lisans, 2011
Konu: Mühendislik Bilimleri = Engineering Sciences
Dizin: Bulanık modelleme = Fuzzy modelling

Özet:
Genel anlamda modelleme, sistemlerin davranışını anlayıp bu davranışı matematikselolarak ifade etmek anlamına gelmektedir. Modeller, sistem davranışlarınınanalizinde, benzetiminde ve kontrolünde kullanılabilmektedirler. Gerçek hayattakullanılan çoğu sistemin doğrusal olmayışı ve bu sistemlerin içyapılarının karmaşıkoluşu, sistemlerin matematiksel modellerinin çıkarılmasını zorlaştırmakta ve hattaçoğu zaman imkânsız hale getirmektedir. Matematiksel modellemedeki zorluklarbulanık modelleme kavramının doğmasına sebep olmuştur. Bulanık modelleme,gerçek sistemden toplanan giriş ? çıkış verilerini kullanarak sistemin bulanıkmodelinin oluşturulması işlemi olarak tanımlanabilir.Bu çalışmanın amacı, herhangi bir sistemden toplanan giriş ? çıkış verilerinikullanarak sistemin bulanık model parametrelerini belirleyip bu parametreleriiyileştiren, grafiksel arayüzü olan ve MATLAB üzerinde çalışan bir yazılımıntasarlanmasıdır. Tasarlanan yazılım vasıtası ile en iyi (optimum) bulanık modelinoluşturulmasında, bulanık modelin giriş üyelik fonksiyonu parametrelerinin BüyükPatlama Büyük Çöküş optimizasyon algoritması ile iyileştirilmesi, çıkış üyelikfonksiyonu parametrelerinin ise yinelemeli en küçük kareler yöntemi ilehesaplanması hedef alınmıştır.Yazılımın tasarımı için ön çalışma olarak akademik dünyada kullanılan bulanıkmodelleme yazılımları incelenmiş ve tasarlanacak olan yazılım konusunda konununuzmanı kişilerden fikirler alınmıştır. Bu bilgiler ışığında yazılım, MATLABortamında tasarlanmış ve birçok kez test edilmiştir. Yazılımın güvenilirliğinden eminolunduktan sonra biri statik olmak üzere dört farklı sistemden toplanan giriş ? çıkışverileri ile sistemlerin bulanık modelleri tasarlanan yazılım kullanılarak oluşturulmuşve ardından en popüler bulanık modelleme yazılımı olan ANFIS ile başarımıkarşılaştırılmıştır.

Abstract:
In general, modeling means to understand the behaviours of systems and thandevelop mathematical expressions of these behaviours. Models can be used toanalyze, simulate and control systems. Most of the systems that are used in real lifeare not linear and internal structures of these systems are very complex so it is hardor sometimes impossible to design mathematical models of these systems.Difficulties in mathematical modeling have given rise to fuzzy modeling. Fuzzymodeling is to develop a fuzzy model by using input ? output data that are collectedfrom real system.The purpose of this study is to design a software that determines and optimizes fuzzymodel parameters of a system with the input ? output data that are collected from thesystem. Software has to run on MATLAB and have a graphical user interface. Inaddition, while generating the optimum fuzzy model of the system, the inputmembership function parameters are intended to be optimized by Big Bang BigCrunch optimization method and the output membership function parameters areintended to be calculated by recursive least squares method.For preliminary study, fuzzy modeling softwares are analyzed and ideas (about thesoftware that has to be designed) are collected from the experts of fuzzy modeling.Software is designed on MATLAB environment and tested many times. After thetests, fuzzy models of the systems are developed from the input ? output data of fourdifferent systems (one is a static system) and then the performance of the software iscompared with ANFIS, the most popular fuzzy modeling tool.