Guguk kuşu (CUCKOO) algoritması ile bulanık sistem optimizasyonu

---

Tezin Türü: Yüksek Lisans

Tezin Yürütüldüğü Kurum: Bilecik Şeyh Edebali Üniversitesi, FEN BİLİMLERİ ENSTİTÜSÜ, BİLGİSAYAR MÜHENDİSLİĞİ ANABİLİM DALI, Türkiye

Tezin Onay Tarihi: 2014

Tezin Dili: Türkçe

Öğrenci: PINAR ÖZKURT TUNA

Danışman: CİHAN KARAKUZU

Açık Arşiv Koleksiyonu: AVESİS Açık Erişim Koleksiyonu

Özet:

Cuckoo Algoritması (COA), Ramin Rajabioun tarafından 2011 yılında geliştirilen yeni bir sezgisel arama algoritmasıdır. Bu tez çalışmasında COA başarımının incelenmesi ve değişik uygulamalara uyarlanması üzerinde durulmaktadır. Algoritmanın başarımı fonksiyon optimizasyonu ve bulanık mantık tabanlı dinamik sistem tanıma problemi çerçevesinde değerlendirilmiştir. Çalışmada örnek dinamik sistemlerin modellemesi yapılırken COA kullanılmıştır. COA uyarlanarak iki yeni algoritma D-COA ve Ü-COA tanımlanarak belirlenen bazı dinamik sistem tanıma problemleri üzerinde bu üç farklı algoritma istatistiki olarak kıyaslanmıştır. Dinamik sistem modelleme aracı olarak ANFIS bulanık modelleme yapısı kullanılmıştır. COA'nın bulanık ağ yapısı üzerinde eniyileme başarımını daha detaylı inceleyebilmek için farklı veri setleri (test seti) kullanılarak her bir sistem için elde edilen ANFIS modeli değerlendirilmiştir. Tez çalışmalarının ikinci evresinde ise her bir problem için COA, D-COA ve Ü-COA ile elde edilen sonuçlar ABC ve PSO algoritmalarıyla elde edilen sonuçlar ile karşılaştırılmaktadır. Yapılan değerlendirme sonuçlarına göre; D-COA'nın COA'dan ortalama %5 kadar daha hızlı çalıştığı tespit edilmiştir.