Kafes sistemlerin boyut optimizasyonu için bir hipersezgisel algoritma
A hyperheuristic algorithm for size optimization of trusses
Yazar: HALİL İBRAHİM AYTEKİN
Danışman: DOÇ. DR. HAKAN ÖZBAŞARAN
Eskişehir Osmangazi Üniversitesi / Fen Bilimleri Enstitüsü / İnşaat Mühendisliği Ana Bilim Dalı
Derece: Yüksek Lisans, 2021
Konu: İnşaat Mühendisliği = Civil Engineering
Dizin: Düzlem kafes sistemleri = Plane trusses systems ; Metasezgiseller = Metaheuristics ; Uzay kafes sistemleri = Space truss systems ; Yapı optimizasyonu = Structural optimization

Özet:
Mühendislik problemlerinde optimum tasarım elde etmek için gereken işlem yükü
ve süre bir hayli fazladır. Bu nedenle kısıtları sağlayan herhangi bir ön tasarım çoğu zaman
kabul edilerek kullanılmaktadır. Optimal veya optimale yakın tasarımlara daha kolay
ulaşabilmek için çok sayıda tasarımı değerlendirerek optimal sonuçlara yaklaşan
metasezgisel optimizasyon algoritmaları oluşturulmuştur. Metasezgisel algoritmalar yakın
optimal çözümlere makul işlem yükü ile yaklaştığını birçok çalışmada kanıtlamıştır. Ancak
metasezgisellerin yetenekleri problemden probleme değişmektedir. Kullanılan optimizasyon
algoritmasının arama stratejisi veya çözülecek optimizasyon probleminin yapısı gibi
nedenler optimizasyon sürecinin performansını önemli ölçüde etkiler. Bu nedenle
araştırmacılar tüm optimizasyon problemlerine kabul edilebilir çözümler bulabilecek bir
yöntem arayışına girmişlerdir. Bu çalışmada farklı metasezgisel algoritmaları kullanarak
optimizasyon sürecini daha verimli hale getirmeye çalışan bir hipersezgisel algoritma
önerilmiştir. Öncelikle literatürde geniş çaplı bir araştırma yaparak kullanıcı tanımlı
parametresi bulunmayan metasezgisel optimizasyon algoritmaları elde edilmiştir.
Metasezgisel optimizasyon algoritmalarının yetenekleri 120 adet test problemi ile test
edilmiştir. Ardından en başarılı metasezgisel optimizasyon algoritmaları kullanılarak
hipersezgisel algoritmanın bir sonraki analizinde kullanmayı tercih edeceği algoritmayı nasıl
seçeceği üzerinde çalışmalar yapılmıştır. Çalışmalar sonrasında elde edilen en başarılı
yöntem hem matematiksel test problemleri ile test edilmiş hem de 10 elemanlı, 25 elemanlı,
72 elemanlı, 117 elemanlı ve 200 çubuk elemanlı kafes sistem problemlerinde boyut
optimizasyonu yapılarak test edilmiştir. Elde edilen veriler incelenerek, çalışmada elde
ettiğimiz deneyimler açıklanmıştır.

Abstract:
Engineering problems needs to so much computational load and time to achieve
optimum design. Therefore, any preliminary design that satisfies the constraints is often
accepted and used. In order to reach optimal or near-optimal designs more easily,
metaheuristic optimization algorithms that approach optimal results by evaluating a large
number of designs have been created. Metaheuristic algorithms have been proven in many
studies that they approach near-optimal solutions with reasonable computational load.
However, the capabilities of metaheuristics changes according to structure of problem. The
reasons such as the searching strategy of the optimization algorithm that used or the structure
of the optimization problem to be solved affect the performance of the optimization process
significantly. For this reason, researchers have sought a method that can find acceptable
solutions to all optimization problems. In this study, a hyperheuristic algorithm that tries to
make the optimization process more efficient by using different metaheuristic algorithms is
proposed. As first stage, metaheuristic optimization algorithms without user-defined
parameters were obtained by conducting a large-scale research in the literature. The
capabilities of metaheuristic optimization algorithms were tested with 120 mathematical
benchmark problems. Then, using the most successful metaheuristic optimization
algorithms, studies were conducted on how the hyperheuristic algorithm would choose the
algorithm it would prefer to use in its next analysis. The most successful method obtained
after the studies was tested both with mathematical test problems and size optimization
problems in truss systems which is 10 bar planar truss, 25 bar spatial truss, 72 bar space
truss, 117 bar cantilever truss and 200 bar truss structure. By examining the obtained data,
the experiences that we gained in the study are described.