Optimal Güç Akışı Probleminin Çözümü İçin GA, MA ve YAK Algoritmalarının Karşılaştırılması
|
|
- Gonca Saygı
- 8 yıl önce
- İzleme sayısı:
Transkript
1 6 th Internatonal Advanced echnologes Symposm (IAS 11), May 2011, Elazığ, rkey Comparson of GA, MA and ABC Algorthm for Solton of Optmal ower Flow Abstract In ths stdy, tree dfferent herstc methods are compared for optmal power flow solvng. hese tree herstc algorthms are genetc algorthm (GA), memetc algorthm (MA) and artfcal bee colony (ABC) algorthm. Ftness fncton nsde the optmal power flow, total energy fel cost prodct s chosen. IEEE-11 bs test system s sed to compare the herstc methods. o show the effectness of proposed algorthms the obtaned reslts are compared wth dfferent approaches avalable n the lteratre. Keywords Artfcal bee colony, Genetc algorthm, Memetc algorthm, Optmal power flow. O Optmal Güç Akışı roblemnn Çözümü İçn GA, MA YAK Algortmalarının Karşılaştırılması I. GİRİŞ İMAL güç akışı problem son yıllarda üzernde çalışılmakta olan enerj sstemlernn problemlernden br tanesdr. roblemn amacı eştlk eştszlk kısıtlamalarını sağlayarak enerj sstemnn enerj üretm malyetnn mnmzasyondr. roblem çersndek eştlk kısıtlamaları; güç akışı eştlkler, eştszlk kısıtlamaları, enerj sstemndek fzksel kısıtlamalardır. B problemn çözümü çn lteratürde brçok sayısal metot kllanılmıştır. B metotlara örnek olarak doğrsal olmayan programlama [1], qadratk programlama [2], newton tabanlı teknkler [3] lneer programlama [4] gösterleblr. Sayısal metotların dezavantajlarının en önemller kolay yerel mnmma takılma başlangıç noktası problemdr. B dezavantajları ortadan kaldırmak çn günümüzde sezgsel metotlar kllanılmaktadır. Sezgsel metotların en büyük avantajı global mnmm ya global mnmma yakın optmm çözümler elde edeblmesdr. Sezgsel metotlara örnek olarak genetk algortma (GA) [5], parçacık sürü optmzasyon (SO) [6], karınca kolons algortması [7], dferansyel evrm [8] evrmsel programlama [9] gösterleblr. B çalışmada GA, MA YAK algortmaları le OGA problem çözülmüştür. Önerlen algortmaların sonçları lteratürdek sayısal metotların sonçları le karşılaştırılmıştır. Karşılaştırma yapmak çn IEEE 11-baralı test sstem kllanılmıştır. Blnan sonçlar sezgsel metotların, sayısal K. Ayan 1 and U. Kılıç 2 1 Sakarya Ünrstes, Sakarya/rkey, kayan@sakarya.ed.tr 2 Mehmet Akf Ersoy Ünrstes, Brdr/rkey, lasklc@mehmetakf.ed.tr 13 metotlara göre global mnmm blmada daha etkl oldklarını göstermektedr. II. OİMAL GÜÇ AKIŞI ROBLEMİ Optmal güç akışı problem, matematksel denklemler y blnen br optmzasyon problem olp aşağıdak gb tanımlanır: Mnmze et f ( x, ) fonksyonn, Kısıtlamaları (1) altında f x, g( x, ) 0 h( x, ) 0 mnmm değer blnmak stenen amaç fonksyondr. B çalışma çersnde amaç fonksyon sstemn toplam enerj üretm malyet seçlmştr. güç akışı eştlklern göstermekte olp h x, g x, se günlk lmt değerlern temsl etmektedr. sırasıyla drm kontrol değşkenlern göstermektedr. Drm değşkenler salınım barasının aktf çıkış gücü gerlm genlk değerler çıkış güçler salnm g L dr. x,, g L x salnm, yük baralarının jeneratör baralarının reaktf Kontrol değşkenler se salınım bara harcndek jeneratör baralarının aktf çıkış gücü, jeneratör baralarının gerlm genlk değerler g (2) g, transformatörlern kademe ayar değerler şönt kapastelern değerler,,, g g c c dr. üm enerj sstemnn toplam enerj üretm malyet aşağıdak (4) denklem le hesaplanmaktadır. F N g 2 a b g c g cos t (4) 1 N g sstemdek toplam jeneratör sayısını, barada üretlen aktf güçler, g (3) a, b c jeneratör yakıt malyet katsayılarını göstermektedr. Optmal güç akışı çersndek güç akışı eştlkler (5) (6) denklemlernde gösterlmştr. Ayrıca sağlanması gereken jeneratör aktf güç, jeneratör reaktf güç, bara gerlm genlk, transformatör kademe değer şönt kapaste lmt değerler.
2 K. Ayan, U Klc (7)-(11) eştlkler le gösterlmştr. g g N cos sn l jg B 0 j 1 j j j j mn g mn g mn mn mn c c g l N j1 g j G sn B cos 0 j j j j = 1,, N (5) =1,, N (6) = 1,, N g (7) g g = 1,, = 1,, N = 1,, N g N c c = 1,, c Ykarıdak eştszlklerde, reaktf çıkış güçlern, yük değerlern, N, N g c l g l g (8) (9) (10) N (11). jeneratörün aktf. baradak aktf reaktf. baradak şönt kapaste değern,, N N c sırasıyla sstemdek toplam bara, jeneratör, transformatör şönt kapaste sayılarını göstermektedr. mn c c mn g, g değerlern göstermektedr., mn g, g, mn,, mn, lgl değşkenn mnmm maksmm, A. Genetk Algortma III. SEZGİSEL MEOLAR Genetk algortma Darvn n evrm teorsnden üretlmştr. Genetk algortmaları lk olarak Holland 1975 yılında en yleme problemn çözmede kllanmıştır [10]. İnsanlar doğar, büyür, gelşr ölürler prensbyle çalışmaktadır. Algortma çersndek değşkenlern her brne gen adı rlr. Genlern bütünü brey olştrmaktadır. Algortma başlangıcında sınır değerler çersnde rastgele breyler üretlr. Üretlen breylern ygnlk değerler hesaplanır. Elde edlen ygnlk değerlerne göre popülasyon çersndek breylerden ebeynler seçlr. Seçlen anne babalardan çaprazlama yöntemler le yen çock breyler meydana getrlr. Çockların da ygnlk değerler hesaplandıktan sonra, tüm popülasyon çersndek bazı breyler seçlerek mtasyona ğratılır. Mtasyona ğrayan breylern ygnlk değerler hesaplanır. Algortma çersndek tüm breyler ygnlk değerlerne göre sıralandıktan sonra başlangıç popülasyon sayısı kadar brey br sonrak terasyona letlr. Drdrma krter sağlandıktan sonra algortma sonlandırılır. Lteratürde gerek ebeyn seçm çn, gerek çaprazlama çn gerekse mtasyonl brey üretmek çn br çok yöntem mevcttr [11-12]. B çalışma çersnde ebeyn seçm olarak rlet seçm, çaprazlama çn k noktalı çaprazlama mtasyonl brey üretmek çn breyn br gen değştrlmştr. Şekl 1 de genetk algortmanın bast akış şeması gösterlmektedr. (1) denklemndek amaç fonksyon, (5)-(11) denklemlernde gösterlen güç akışı eştlkler sınırlamalar altında aşağıdak gb fade edlmektedr: f x, R F cost R 1 salnm N N g lm 2 R3 _1 1 lm salnm g lm g (12) R 1, R 2 R 3 büyük poztf penaltı değerlerdr. lm salnm, lm lm g se aşağıdak gb tanımlanır; lm salnm salnm mn salnm ; ; salnm salnm salnm mn salnm (13) lm mn ; ; mn (14) Şekl 1. GA akış şeması [13] lm g ; g g g (15) mn mn ; g g g B. Memetk Algortma Genetk algortma genetk evrme dayanırken; memetk algortma, kültürel evrme dayanan sezgsel br algortmadır. Memetk algortma le genetk algortma brçok bakımdan brbrne benzemektedr. Öyle k memetk algortma, genetk algortmaya yerel arama algortmasının eklenmesyle 14
3 Optmal Güç Akışı roblemnn Çözümü İçn GA, MA YAK Algortmalarının Karşılaştırılması olştrlmş br algortmadır. Lteratürdek bazı çalışmalarda yerel arama genetk algortmanın sonna eklenmş, bazı çalışmalarda se genetk algortma çersnde yerel arama yapılmak sretyle memetk algortma olşmştr. Memetk algortma çersndek dğer operatörler, genetk algortmada kllanılan operatörler le aynıdır. Yerel arama algortmasının genetk algortmanın hang bölümüne yglanması gerektğ hala tartışma konsdr [14]. B çalışma çersnde genetk algortmanın her terasyonn sonndak en y brey çevresnde yerel arama algortması kllanılarak memetk algortma olştrlmştr. Yerel arama algortması çn örnek aratma algortması kllanılmıştır. Memetk algortma genetk algortmaya göre daha yavaş br algortmadır, çünkü memetk algortma genetk algortma le yerel arama algortmasının br kombnasyondr. Fakat memetk algortma daha az terasyonda optmm noktaya laşmaktadır [15]. Şekl 2 de memetk algortmanın akış dyagramı gösterlmştr. olşmaktadır. İşç arılar etrafında belrl adım aralıkları le gözcü arılar üretlmektedr. Eğer üretlen gözcü arı daha yüksek besn değerne sahp br kaynak blmş se şç arı olarak değştrlr, blamamış se Base değer 1 arttırılır. B Base değernn belrl br Lmt değern aşması drmnda o kaynak terk edlr o kaynaktak arı kaşf arı olarak yenden üretlr. Üretlen tüm arılar çersnden ygnlk değer en y olan arılar br sonrak terasyonda temsl edlrler. Yapay arı kolons algortması çersnde drdrma krter sağlanıncaya kadar aşağıdak adımlar zlenr. 1) Başlangıç opülasyon Algortma çersndek başlangıç popülasyon sınır değerler çersnde (16) denklem le üretlr. (16) x j x rand mn, j 1 x mn, j 0, x x x, j, j mn, j parametres küçük en büyük değerlern göstermektedr. j olan değşkenn en 2) İşç arılar opülasyon çersndek arıların blglernden faydalanarak (17) eştlğ le şç arılar üretlr. İşç arıların özellğ önceden keşfedlmş kaynaklardan faydalanarak üretlmelerdr. v j mn( x x, j x kj j, x v j kj ) ( x j, x kj ) rand üretlecek olan şç arıyı, se sırasıyla x j x kj mn x, j x kj (17) arılarının değşkenlernn en küçük en büyük değerlern göstermektedr. rand değer [0,1] arasındadır. Şekl 2. MA akış şeması [16] C. Yapay Arı Kolons Algortması YAK algortması 2005 yılında Karaboğa tarafından önerlmştr [17] yılından günümüze YAK algortması günümüzde blgsayar endüstr mühendslğ, hdrolk mühendslğnden havacılık zay blm gb farklı blm dallarında başarıyla yglanmıştır [18-20]. Yapay arı kolons algortmasının akış şeması şekl 3 te gösterlmştr. YAK algortması bal arıları sürülernn yyecek blmalarından esnlenlmş popülasyon tabanlı br algortmadır. B algortma çersnde bal arıları sürüsü şç arılar şç olmayan arılar olmak üzere 2 grba ayrılmıştır. İşç olmayan arılar, gözcü arılar kaşf arılardan 3) Gözlemc Arılar İşç arılar çersnden rlet çarkı seçm metod le belrlenen arılar etrafında belrl adım aralıkları le yerel arama yapılarak gözlemc arılar üretlmektedr. Üretlen gözlemc arının blmş oldğ kaynak, şç arının kaynağından daha y se gözlemc arı şç arı olarak atanır, değl se Base değer 1 arttırılır. Br arının popülasyon çersndek etknlğ (18) bağıntısı le hesaplanmaktadır. Etknlğ yüksek olan arının rlet seçmnde seçlme olasılığı da yüksektr. NF j1 ft ft j (18) ft nc çözümün modfye yglk değern NF besn kaynak sayısını göstermektedr. ft 1 (19) f f değer (12) eştlğ le her brey çn ayrı ayrı hesaplanan ygnlk değern göstermektedr. 4) Kaşf Arılar İşç arı etrafında arama yapan gözcü arının Base değer Lmt değern aşarsa, b besn kaynağı etrafında daha y br besn kaynağının blnmaması b kaynağın yerel br mnmm kaynak olmasından dolayı b besn kaynağı terk 15
4 K. Ayan, U Klc edlr. B sayede kaynaksız kalan şç arı artık br kaşf arıdır. Daha öncek arıların blglernden yararlanmaksızın sınır değerler çersnde (16) eştlğ le br kaşf arı üretlr. Algortma çersnde değer 75, Lmt değer 5, şç sayısı 30, gözcü arı sayısı 10, kaşf arı sayısı 10 olarak alınmıştır. B değerler denemeler soncnda elde edlmştr. te yük 2.6 brm, toplam reaktf yük mktarı se yük 1.02 brmdr. GA, MA YAK algortmalarının popülasyon büyüklükler sırasıyla ablo1, ablo 2 ablo 3 te gösterlmştr. B üç sezgsel metodn popülasyon büyüklükler deneysel deneymlere dayanmaktadır. Mnmm üretm malyetn elde etmek çn, her algortma ayrı ayrı 30 kez çalıştırılmıştır. ablo 4 te gösterldğ gb GA, MA YAK tarafından blnan mnmm malyetler sırasıyla $/h, $/h $/h. Referans [21] referans [22] de elde edlmş mnmm malyetler se sırasıyla $/h $/h tr. Referans [22] nn sonçlarına göre altı nmaralı baranın gerlm genlğnde üçüncü baranın reaktf güç değernde taşmalar olmştr. Üç sezgsel metodn sonçlarında kontrol değşkenlernn lmt değerlernde hçbr lmt aşımı yoktr. GA, MA YAK algortmaları çn program koşma süreler sırasıyla sanye sanye sanyedr. ablo 1. GA popülasyon sayıları Başlangıç popülasyon Çaprazlam a oranı Mtasyo n oranı Maksmm terasyon GA Başlangıç popülasyon ablo 2. MA popülasyon sayıları Çaprazlama oranı Mtasyo n oranı Yerel arama oranı Maksmm terasyon MA ablo 3. YAK popülasyon sayıları Kaşf Maksmm İşç arı Gözcü arı Arı terasyon YAK Şekl 3. Yapay arı kolons algortmasının akış dyagramı I. ÜÇ ALGORİMA İÇİN SİMÜLASYON SONUÇLARI Önerlen üç sezgsel algortma IEEE 11-baralı test sstemnde test edlmştr. Sstemn dyagramı şekl 4 te gösterlmştr. Sstem rler referans [21] den alınmıştır. Jeneratör baralarının gerlm genlk değerler [1, 1.1] le dğer baraların gerlm genlkler se [0.9, 1.05] arasında sınırlandırılmıştır. Jeneratörlern rler referans [22] den alınmıştır. Sstemdek toplam aktf yük mktarı Şekl 4. IEEE 11-baralı test sstem Şekl 5 te GA, MA YAK tarafından blnan en y breylern ygnlk değerlernn terasyona göre değşm gösterlmektedr. YAK algortması en düşük terasyonda optmm noktaya laşmıştır. 16
5 Optmal Güç Akışı roblemnn Çözümü İçn GA, MA YAK Algortmalarının Karşılaştırılması Şekl 5. GA, MA ABC algortmalarının karşılaştırılması Şekl 6. GA çn jeneratör gerlmlernn terasyonla değşm Şekl 7. MA çn jeneratör gerlmlernn terasyonla değşm Şekl 8. YAK çn jeneratör gerlmlernn terasyonla değşm Değşken 1 2 ablo 4. üm algortma sonçları özetler Lmtler Alt Üst GA MA YAK p p p p Cost ($/h) Loss (MW) Şekl 6, 7 8 de üç farklı algortma tarafından elde edlen jeneratör gerlmlernn terasyon sayısına göre değşmler gösterlmektedr. 17
6 K. Ayan, U Klc KAYNAKLAR [1] H. Hababollahzadeh, GX Lo, A. Semlyen, Hydrothermal optmal power flow based on a combned lnear and nonlnear programmng methodology. IEEE rans ower Syst. 4 (2) (1989) [2] J.S. Lpowsk, C. Charalambos, Solton of optmal load flow problem by modfed recrs qadratc programmng method, roc. of IEE Cl28 (5) (1981) [3] S. Zhang, M.R. Irvng, Enhanced newton-raphson algorthm for normal, controlled and optmal power flow soltons sng colmn exchange technqes, IEE roc. Gener. ransm. Dstrb. 141 (6) (1994) [4] R. Mota-alomno,.H ntana, Sparse react power schedlng by a penalty-fncton lnear programmng technqe. IEEE rans ower Syst. l (3) (1986) [5] M.S. Osman, M.A. Abo-Snna and A.A. Mosa, A solton to the optmal power flow sng genetc algorthm, Appl. Math. and Compt. 155 (2) (2004) [6] S. He, J.Y. Wen, E. rempan,.h. W, J. Ftch and S. Mann, An mprod partcle swarm optmzaton for optmal power flow, ower Syst. ech. 2 (2004) [7] J.G. lachoganns, N.D. Hatzargyro and K.Y. Lee, Ant colony system-based algorthm for constraned load flow problem, IEEE rans. on ower Syst. 20 (3) (2005) [8] S. Sayah, K. Zehar, Modfed dfferental evolton algorthm for optmal power flow wth non-smooth cost fnctons, Energy conrson and management, 49 (11) (2008) [9]. Somasndaram, K. Kppsamy and R.. Kmdn Dev, Evoltonary programmng based secrty constraned optmal power flow, Electrc power system research, 72 (2) (2004) [10] Holland, J. H. (1975). Adaptaton n Natral and Artfcal Systems. Ann Arbor: Unrsty of Mchgan ress. [11] Mrata,.; Ishbch, H.; erformance Evalaton of Genetc Algorthms for Flowshop Schedlng roblems, IEEE World Congress on Comptatonal Intellgence, 2 (1994) [12] R. Kowalczyk, Constraned Genetc Operators reservng Feasblty of Soltons n Genetc Algorthms Genetc Algorthms n Engneerng Systems: Innovatons and Applcatons, , [13] Özdemr A., Lm J.Y., Sngh C., ost-otage React ower Flow Calclatons by Genetc Algorthms: Constraned Optmzaton Approach, IEEE ransactons on ower Systems,olme 20, Isse 3, Ag age(s): [14] U.Klc, Memetc Optmzasyon le Gens Band Mkrodalga Kvtlendrc asarımı, Süleyman Demrel Ünrstes, Fen Blmler Ens., Y. Lsans ez, [15] Y.Cengz, U. Klc, Memetc Optmzaton Algorthm Appled to Desgn Mcrowa Amplfer for the Specfc Gan ale Constraned by the Mnmm Nose or the Avalable Bandwdth, Int. J. RF and Mcrowa Compter-Aded Eng., ol. 20, No. 5, pp , September [16] C.-H. Hs and W.-J. Shyr, Memetc Algorthms For Optmzng Adapt Lnear Array atterns By hase-oston ertrbatons, Crcts Systems Sgnal rocessng,ol. 24, No. 4, 2005, pp , [17] D. Karaboga, An dea based on honey bee swarm for nmercal optmzaton, ECHNICAL REOR-R06, Ercyes Unrsty, Engneerng Faclty, Compter Engneerng Department [18] Marnaks, Y., Marnak, M., Matsatsns, N., A Hybrd dscrete artfcal bee colony-gras algorthm for clsterng, Compters and Indstral Engneerng, art. no , pp , [19] Kang, F., L, J.-J., X,., Hybrd smplex artfcal bee colony algorthm and ts applcaton n materal dynamc parameter back analyss of concrete dams, Shl Xebao/Jornal of Hydralc Eng. 40 (6) (2009) [20] Chnfang X, Habn Dan, Fang L, Chaotc artfcal bee colony approach to Unnhabted Combat Ar ehcle (UCA) path plannng, Aerospace Scence and echnology, 14 (8), , December [21] J.L. Bala, A. hankachalam, An mprod second order method for optmal load flow, IEEE rans. on ower Appar. and Syst. 97 (4) (1978) [22] A. Ozdemr, Real and react power optmzaton by approxmate sboptmm technqes, Doktora ez, Istanbl eknk Ünrstes, 1990, Istanbl. 18
Enerji Sistemlerinde Yapay Arı Kolonisi (YAK) Algoritması Kullanarak Yük Akışı Optimizasyonu
Enerj Sstemlernde Yapay Arı Kolons (YAK) Algortması Kullanarak Yük Akışı Optmzasyonu Nhat Pamuk Türkye Elektrk İletm Anonm Şrket (TEİAŞ), 5. İletm Tess ve İşletme Grup Müdürlüğü, Sakarya nhatpamuk@gmal.com.tr
DetaylıEnerji Sistemlerinde Yapay Arı Kolonisi (YAK) Algoritması Kullanarak Yük Akışı Optimizasyonu
Akademk Blşm 2013 XV. Akademk Blşm Konferansı Bldrler 23-25 Ocak 2013 Akdenz Ünverstes, Antalya Enerj Sstemlernde Yapay Arı Kolons (YAK) Algortması Kullanarak Yük Akışı Optmzasyonu Nhat Pamuk Türkye Elektrk
DetaylıOptimal Reaktif Güç Akışının Kaotik Yapay Arı Kolonisi ile Çözümü
6 th Internatonal Advanced echnoloes Symposum (IAS 11), 16-18 May 011, Elazığ, urkey Optmal Reaktf Güç Akışının Kaotk Yapay Arı Kolons le Çözümü K. Ayan 1, U. Kılıç 1 Sakarya Ünverstes, Sakarya/urkey,
DetaylıÖZET Anahtar Kelimeler: ABSTARCT Keywords: 1. GİRİŞ
olteknk Dergs Journal of olytechnc Clt: Sayı: 3 s67-7, 009 Vol: o: 3 pp67-7, 009 Genetk Algortma Kullanarak Ekonomk Dağıtım Analz: Türkye Uygulaması M Kenan DÖŞOĞU, Serhat DUMA, Al ÖZTÜRK ÖZET Dünyada
Detaylıa IIR süzgeç katsayıları ve N ( M) de = s 1 (3) 3. GÜRÜLTÜ GİDERİMİ UYGULAMASI
Fırat Ünverstes-Elazığ MİTRAL KAPAK İŞARETİ ÜZERİNDEKİ ANATOMİK VE ELEKTRONİK GÜRÜLTÜLERİN ABC ALGORİTMASI İLE TASARLANAN IIR SÜZGEÇLERLE SÜZÜLMESİ N. Karaboğa 1, E. Uzunhsarcıklı, F.Latfoğlu 3, T. Koza
DetaylıAli Öztürk Accepted: January 2010. ISSN : 1308-7231 serhatduman@duzce.edu.tr 2010 www.newwsa.com Duzce-Turkey
ISS:1306-3111 e-journal of ew World Scences Academy 2010, Volume: 5, umber: 1, Artcle umber: 1A0066 Serhat Duman EGIEERIG SCIECES M. Kenan Döşoğlu Receved: March 2009 Al Öztürk Accepted: January 2010 Pakze
DetaylıSistemde kullanılan baralar, klasik anlamda üç ana grupta toplanabilir :
5 9. BÖLÜM YÜK AKIŞI (GÜÇ AKIŞI) 9.. Grş İletm sstemlernn analzlernde, bara sayısı arttıkça artan karmaşıklıkları yenmek çn sstemn matematksel modellenmesnde kolaylık getrc bazı yöntemler gelştrlmştr.
DetaylıDEÜ MÜHENDİSLİK FAKÜLTESİ MÜHENDİSLİK BİLİMLERİ DERGİSİ Cilt: 16 Sayı: 48 sh. 61-75 Eylül 2014 KRİL SÜRÜSÜ ALGORİTMASI İLE ATÖLYE ÇİZELGELEME
DEÜ MÜHENDİSLİK FAKÜLTESİ MÜHENDİSLİK BİLİMLERİ DERGİSİ Clt: 16 Sayı: 48 sh. 61-75 Eylül 2014 KRİL SÜRÜSÜ ALGORİTMASI İLE ATÖLYE ÇİZELGELEME (JOB SHOP SCHEDULING WITH KRILL HERD ALGORITHM) İlker GÖLCÜK
DetaylıARAŞTIRMA MAKALESİ/RESEARCH ARTICLE TEK ÇARPIMSAL SİNİR HÜCRELİ YAPAY SİNİR AĞI MODELİNİN EĞİTİMİ İÇİN ABC VE BP YÖNTEMLERİNİN KARŞILAŞTIRILMASI ÖZ
ANADOLU ÜNİVERSİTESİ Blm ve Teknoloj Dergs A-Uygulamalı Blmler ve Mühendslk Clt: 14 Sayı: 3 013 Sayfa: 315-38 ARAŞTIRMA MAKALESİ/RESEARCH ARTICLE Faruk ALPASLAN 1, Erol EĞRİOĞLU 1, Çağdaş Hakan ALADAĞ,
DetaylıKAFES YAPILARIN MODİFİYE EDİLMİŞ YAPAY ARI KOLONİ ALGORİTMASI İLE OPTİMİZASYONU
XVIII ULUSAL MEKANİK KONGRESİ 26-30 Ağustos 2013, Celal Bayar Ünverstes, Mansa KAFES YAPILARIN MODİFİYE EDİLMİŞ YAPAY ARI KOLONİ ALGORİTMASI İLE OPTİMİZASYONU S Özgür Değertekn 1, Mehmet Ülker 2, M Sedat
DetaylıTÜRKİYE DEKİ 22 BARALI 380 kv LUK GÜÇ SİSTEMİ İÇİN EKONOMİK DAĞITIM VE OPTİMAL GÜÇ AKIŞI YÖNTEMLERİNİN KARŞILAŞTIRMALI ANALİZİ
PAMUKKALE ÜNİ VERSİ TESİ MÜHENDİ SLİ K FAKÜLTESİ PAMUKKALE UNIVERSITY ENGINEERING FACULTY MÜHENDİ SLİ K B İ L İ MLERİ DERGİ S İ JOURNAL OF ENGINEERING SCIENCES YIL CİLT SAYI SAYFA : 7 : 3 : 3 : 369-378
DetaylıTÜRKİYE DEKİ 380 kv LUK 14 BARALI GÜÇ SİSTEMİNDE EKONOMİK YÜKLENME ANALİZİ
TÜRİYE DEİ 38 kv LU 4 BARALI GÜÇ SİSTEMİDE EOOMİ YÜLEME AALİZİ Mehmet URBA Ümmühan BAŞARA 2,2 Elektrk-Elektronk Mühendslğ Bölümü Mühendslk-Mmarlık Fakültes Anadolu Ünverstes İk Eylül ampüsü, 2647, ESİŞEHİR
DetaylıCilt:11 Sayı: 4 s , 2008 Vol: 11 No: 4 pp , M. Yasin ÖZSAĞLAM, Mehmet ÇUNKAŞ ÖZET
Polteknk Dergs Journal of Polytechnc Clt: Sayı: 4 s.99-305, 008 Vol: No: 4 pp.99-305, 008 Optmzasyon Problemlernn Çözümü çn Parçaçık Sürü Optmzasyonu Algortması M. Yasn ÖZSAĞLAM, Mehmet ÇUNKAŞ ÖZET Optmzasyon
DetaylıDeney No: 2. Sıvı Seviye Kontrol Deneyi. SAKARYA ÜNİVERSİTESİ Dijital Kontrol Laboratuvar Deney Föyü Deneyin Amacı
SRY ÜNİVERSİESİ Djtal ontrol Laboratuvar Deney Föyü Deney No: 2 Sıvı Sevye ontrol Deney 2.. Deneyn macı Bu deneyn amacı, doğrusal olmayan sıvı sevye sstemnn belrlenen br çalışma noktası cvarında doğrusallaştırılmış
DetaylıPamukkale Üniversitesi Mühendislik Bilimleri Dergisi Pamukkale University Journal of Engineering Sciences
Pamukkale Ünverstes Mühendslk Blmler Dergs, Clt 0, Sayı 3, 04, Sayfalar 85-9 Pamukkale Ünverstes Mühendslk Blmler Dergs Pamukkale Unversty Journal of Engneerng Scences PREFABRİK ENDÜSTRİ YAPIARININ ARMONİ
DetaylıFilled fonksiyon kullanarak vana etkili ekonomik yük dağıtımı probleminin çözülmesi
Journal of the Faculty of Engneerng and Archtecture of Gaz Unversty 32:2 (2017) 429-438 Flled fonksyon kullanarak vana etkl ekonomk yük dağıtımı problemnn çözülmes İbrahm Eke 1*, Süleyman Sungur Tezcan
DetaylıFARKSAL GELİŞİM ALGORİTMASI İLE KARMA YEM MALİYET OPTİMİZASYONU
Dumlupınar Ünverstes Fen Blmler Ensttüsü Dergs ISSN 1302 3055 FARKSAL GELİŞİM ALGORİTMASI İLE KARMA YEM MALİYET OPTİMİZASYONU *Yaşar YAŞAR 1, Burhanettn DURMUŞ 2 1 Dumlupınar Ünverstes, Mühendslk Fakültes,
DetaylıDETERMINATION OF THE ECONOMIC DISPATCH IN ELECTRIC POWER SYSTEMS USING SIMULATED ANNEALING(SA) ALGORITHM
5 Uluslararası İler Teknolojler Sempozyumu (IATS 09), 3-5 Mayıs 2009, Karabük, Türkye ELEKTRİK GÜÇ SİSTEMİNDE OPTİMAL YAKIT MALİYETİNİN BENZETİM TAVLAMA (BT) ALGORİTMASI İLE BELİRLENMESİ DETERMINATION
DetaylıYÖNETİM VE EKONOMİ Yıl:2006 Cilt:13 Sayı:1 Celal Bayar Üniversitesi İ.İ.B.F. MANİSA
YÖNETİM VE EKONOMİ Yıl:2006 Clt:3 Sayı: Celal Bayar Ünverstes İ.İ.B.F. MANİSA Bulanık Araç Rotalama Problemlerne Br Model Öners ve Br Uygulama Doç. Dr. İbrahm GÜNGÖR Süleyman Demrel Ünverstes, İ.İ.B.F.,
DetaylıBULANIK AKIŞ TİPİ ÇİZELGELEME PROBLEMİ İÇİN ÇOK AMAÇLI GENETİK ALGORİTMA
Gaz Ünv. Müh. Mm. Fak. Der. J. Fac. Eng. Arch. Gaz Unv. Clt 22, No 4, 855-862, 2007 Vol 22, No 4, 855-862, 2007 BULANIK AKIŞ TİPİ ÇİZELGELEME PROBLEMİ İÇİN ÇOK AMAÇLI GENETİK ALGORİTMA İzzettn TEMİZ ve
Detaylı4.5. SOĞUTMA KULELERİNİN BOYUTLANDIRILMASI İÇİN BİR ANALIZ
Ünsal M.; Varol, A.: Soğutma Kulelernn Boyutlandırılması İçn Br Kuramsal 8 Mayıs 990, S: 8-85, Adana 4.5. SOĞUTMA KULELERİNİN BOYUTLANDIRILMASI İÇİN BİR ANALIZ Asaf Varol Fırat Ünverstes, Teknk Eğtm Fakültes,
DetaylıKAFES SİSTEMLERİN UYGULAMAYA YÖNELİK OPTİMUM TASARIMI
PAMUKKALE ÜNİ VERSİ TESİ MÜHENDİ SLİ K FAKÜLTESİ PAMUKKALE UNIVERSITY ENGINEERING COLLEGE MÜHENDİ SLİ K BİLİMLERİ DERGİ S İ JOURNAL OF ENGINEERING SCIENCES YIL CİLT SAYI SAYFA : 1999 : 5 : 1 : 951-957
Detaylıkadar ( i. kaynağın gölge fiyatı kadar) olmalıdır.
KONU : DUAL MODELİN EKONOMİK YORUMU Br prmal-dual model lşks P : max Z cx D: mn Z bv AX b AV c X 0 V 0 bçmnde tanımlı olsun. Prmal modeln en y temel B ve buna lşkn fyat vektörü c B olsun. Z B B BB c X
DetaylıÇELİK UZAYSAL ÇERÇEVE YAPILARIN OPTİMUM TASARIMI
ÇELİK UZAYSAL ÇERÇEVE YAPILARIN OPTİMUM TASARIMI M. Sedat HAYALİOĞLU *, S. Özgür DEĞERTEKİN * * Dcle Ünverstes, Müh.-Mm. Fak., İnşaat Müh. Böl., Dyarbakır ÖZET Bu çalışmada çelk uzay çerçevelern, Amerkan
DetaylıİÇME SUYU ŞEBEKELERİNİN GÜVENİLİRLİĞİ
Türkye İnşaat Mühendslğ, XVII. Teknk Kongre, İstanbul, 2004 İÇME SUYU ŞEBEKELERİNİN GÜVENİLİRLİĞİ Nur MERZİ 1, Metn NOHUTCU, Evren YILDIZ 1 Orta Doğu Teknk Ünverstes, İnşaat Mühendslğ Bölümü, 06531 Ankara
DetaylıEVRİMSEL ALGORİTMA İLE SINIRLANDIRMALI DİNAMİK OPTİMİZASYON
EVRİMEL ALGORİTMA İLE INIRLANDIRMALI DİNAMİK OPTİMİZAYON Ş. BALKU, R. BERBER Ankara Ünvetes Mühendslk Fakültes, Kmya Mühendslğ Bölümü Tandoğan, 06100 Ankara ÖZET Aktf çamur proses atıksu arıtımında kullanılan
DetaylıHaluk Gözde 1, İlhan Kocaarslan 2, M.Cengiz Taplamacıoğlu 3, Ertuğrul ÇAM 4. Gazi Üniversitesi
İk Bölgel Güç Sstemnde Parçacık Sürüsü Algortması İle Yük-Frekans Kontrolü Optmzasyonu The Optmzaton Of Load-Frequency Control Wth Partcle Swarm Algorthm In A Two Area Power System Haluk Gözde, İlhan Kocaarslan
DetaylıGenetik Algoritma ile İki Boyutlu Şekil Yerleştirme ÖZET
Genetk Algortma le İk Boyutlu Şekl Yerleştrme Metn Özşahn 1 ve Mustafa Oral 2 1) Çukurova Ünverstes Fen Blmler Ensttüsü Endüstr Mühendslğ Bölümü, Adana, Turkey 2 Çukurova Ünverstes Blgsayar Mühendslğ Bölümü,
DetaylıKISITLI OPTİMİZASYON YAKLAŞTIRMA PROBLEMLERİ
KISILI OPİMİZASYON YAKLAŞIMA POLEMLEİ amamıyla doğrsal lşk gösteren kısıtlı optmzasyon problemler çn en güçlü araç doğrsal programlama teknğdr. Çoğ drmda doğrsal olmayan lşkler blndran çeştl optmzasyon
DetaylıYAYILI YÜK İLE YÜKLENMİŞ YAPI KİRİŞLERİNDE GÖÇME YÜKÜ HESABI. Perihan (Karakulak) EFE
BAÜ Fen Bl. Enst. Dergs (6).8. YAYII YÜK İE YÜKENİŞ YAPI KİRİŞERİNDE GÖÇE YÜKÜ HESABI Perhan (Karakulak) EFE Balıkesr Ünverstes ühendslk marlık Fakültes İnşaat üh. Bölümü Balıkesr, TÜRKİYE ÖZET Yapılar
DetaylıFLYBACK DÖNÜŞTÜRÜCÜ TASARIMI VE ANALİZİ
FLYBACK DÖNÜŞTÜRÜCÜ TASARIMI VE ANALİZİ 1 Nasır Çoruh, Tarık Erfdan, 3 Satılmış Ürgün, 4 Semra Öztürk 1,,4 Kocael Ünverstes Elektrk Mühendslğ Bölümü 3 Kocael Ünverstes Svl Havacılık Yüksekokulu ncoruh@kocael.edu.tr,
DetaylıOPTİMUM GÜÇ AKIŞININ YAPAY ARI KOLONİSİ İLE SAĞLANMASI
OPTİMUM GÜÇ AKIŞININ YAPAY ARI KOLONİSİ İLE SAĞLANMASI A. Doğan 1 M. Alçı 2 Erciyes Üniversitesi Mühendislik Fakültesi Elektrik-Elektronik Mühendisliği Bölümü 1 ahmetdogan@erciyes.edu.tr 2 malci@erciyes.edu.tr
DetaylıKafes Yapıların Öğretme-Öğrenme Esaslı Optimizasyon Yöntemiyle Boyutlandırılması
Kafes Yapıların Öğretme-Öğrenme Esaslı Optmzasyon Yöntemyle Boyutlandırılması S. Özgür Değertekn, M. Sedat Hayaloğlu Dcle Ünverstes, İnşaat Mühendslğ Bölümü, 21280, Dyarbakır Tel: (412) 241 10 00 E-Posta:
DetaylıŞehiriçi Karayolu Ağlarının Sezgisel Harmoni Araştırması Optimizasyon Yöntemi ile Ayrık Tasarımı *
İMO Teknk Derg, 2013 6211-6231, Yazı 392 Şehrç Karayolu Ağlarının Sezgsel Harmon Araştırması Optmzasyon Yöntem le Ayrık Tasarımı * Hüseyn CEYLAN* Halm CEYLAN** ÖZ Bu çalışmada, şehrç ulaştırma ağlarının
DetaylıBÖLÜM 5 İKİ VEYA DAHA YÜKSEK BOYUTLU RASGELE DEĞİŞKENLER İki Boyutlu Rasgele Değişkenler
BÖLÜM 5 İKİ VEYA DAHA YÜKSEK BOYUTLU RASGELE DEĞİŞKENLER 5.. İk Boyutlu Rasgele Değşkenler Br deney yapıldığında, aynı deneyle lgl brçok rasgele değşkenn aynı andak durumunu düşünmek gerekeblr. Böyle durumlarda
DetaylıYERALTI SUYU POMPAJ MALİYETİ MİNİMİZASYON PROBLEMLERİNİN PSOLVER OPTİMİZASYON TEKNİĞİ İLE ÇÖZÜMÜ: TAHTALI HAVZASI ÖRNEĞİ
VII. Ulusal Hdroloj Kongres 26-27 Eylül 2012, Süleyman Demrel Ünverstes, Isparta YERALTI SUYU POMPAJ MALİYETİ MİNİMİZASYON PROBLEMLERİNİN PSOLVER OPTİMİZASYON TEKNİĞİ İLE ÇÖZÜMÜ: TAHTALI HAVZASI ÖRNEĞİ
DetaylıDenklem Çözümünde Açık Yöntemler
Denklem Çözümünde Bu yöntem, n yalnızca başlangıç değer kullanılan ya da kökü kapsayan br aralık kullanılması gerekmez. Açık yöntemler hızlı sonuç vermesne karşın, başlangıç değer uygun seçlmedğnde ıraksayablr.
DetaylıİSTANBUL TEKNİK ÜNİVERSİTESİ FEN BİLİMLERİ ENSTİTÜSÜ KAFES SİSTEMLERİN OPTİMUM TASARIMI. YÜKSEK LİSANS TEZİ Mak. Müh.
İSTANBUL TEKNİK ÜNİVERSİTESİ EN BİLİMLERİ ENSTİTÜSÜ KAES SİSTEMLERİN OPTİMUM TASARIMI YÜKSEK LİSANS TEZİ Mak. Müh. Cem Celal TUTUM Anablm Dalı : MAKİNA MÜHENDİSLİĞİ Programı : KATI CİSİMLERİN MEKANİĞİ
DetaylıÇok Katlı Kompozit Çelik Çerçevelerin Genetik Algoritma ile Dinamik Sınırlayıcılı Optimizasyonu *
İMO Teknk Derg, 2015 7077-7098, Yazı 434 Çok Katlı Kompozt Çelk Çerçevelern Genetk Algortma le Dnamk Sınırlayıcılı Optmzasyonu * Musa ARTAR* Ayşe DALOĞLU** ÖZ Yapı sstemlernn mnmum ağırlık olacak şeklde,
DetaylıPROJE SEÇİMİ VE KAYNAK PLANLAMASI İÇİN BİR ALGORİTMA AN ALGORITHM FOR PROJECT SELECTION AND RESOURCE PLANNING
Dokuz Eylül Ünverstes Sosyal Blmler Ensttüsü Dergs Clt 3, Sayı:2, 2001 PROJE SEÇİMİ VE KAYAK PLALAMASI İÇİ BİR ALGORİTMA lgün MORALI 1 C. Cengz ÇELİKOĞLU 2 ÖZ Kaynak tahss problemler koşullara bağlı olarak
DetaylıŞiddet-Süre-Frekans Bağıntısının Genetik Algoritma ile Belirlenmesi: GAP Örneği *
İMO Teknk Derg, 28 4393-447, Yazı 29 Şddet-Süre-Frekans Bağıntısının Genetk Algortma le Belrlenmes: GAP Örneğ * Hall KARAHAN* M. Tamer AYVAZ** Gürhan GÜRARSLAN*** ÖZ Bu çalışmada, Genetk Algortma (GA)
DetaylıKarasal, Hava ve Uzay Tabanlı Haberleşme Sistemleri Arasındaki Girişimin Minimizasyonu İçin Optimizasyon Yaklaşımı
Karasal, Hava ve Uzay Tabanlı Haberleşme stemler Arasındak rşmn nmzasyonu çn Optmzasyon Yaklaşımı Optmzaton Approach to the nmzaton of Interference Between Terrestral, Ar and pace Based Communcaton ystems
DetaylıSoğutucu Akışkan Karışımlarının Kullanıldığı Soğutma Sistemlerinin Termoekonomik Optimizasyonu
Soğutucu Akışkan arışımlarının ullanıldığı Soğutma Sstemlernn ermoekonomk Optmzasyonu * 1 Hüseyn aya, 2 ehmet Özkaymak ve 3 rol Arcaklıoğlu 1 Bartın Ünverstes akne ühendslğ Bölümü, Bartın, ürkye 2 arabük
DetaylıAYNI GÜÇ ÜRETİMİ İÇİN TERMAL VE RÜZGÂR BARALARININ YAKIT MALİYETİ VE EMİSYON AÇISINDAN KARŞILAŞTIRILMASI
3. İzmr Rüzgâr Sempozyumu // 8-10 Ekm 2015 // İzmr 49 AYNI GÜÇ ÜRETİMİ İÇİN TERMAL VE RÜZGÂR BARALARININ YAKIT MALİYETİ VE EMİSYON AÇISINDAN KARŞILAŞTIRILMASI Mehmet Güçyetmez 1, Ertuğrul Çam 2 1 Ah Evran
DetaylıPRODUCTION PLANNING BASED ON GOAL PROGRAMMING FOR MASS CUSTOMIZATION IN A COMPANY
BİR İŞLETMEDE KİTLESEL ÖZEL ÜRETİME YÖNELİK HEDEF PROGRAMLAMA TABANLI ÜRETİM PLANLAMA PRODUCTION PLANNING BASED ON GOAL PROGRAMMING FOR MASS CUSTOMIZATION IN A COMPANY ESRA AKBAL Başkent Ünverstes Lsansüstü
DetaylıKAFES SİSTEMLERİN GERİLME, YER DEĞİŞTİRME, BURKULMA VE DOĞAL FREKANS KISITLARI ALTINDA OPTİMUM TASARIMI
KAFES SİSTEMLERİN GERİLME, YER DEĞİŞTİRME, BURKULMA VE DOĞAL FREKANS KISITLARI ALTINDA OPTİMUM TASARIMI Cem Celal TUTUM İ.T.Ü. ROTAM, Makne Yük. Müh. ÖZET: Bu çalışmada düzlemsel kafes sstemlern belrl
DetaylıDoğrusal Korelasyon ve Regresyon
Doğrusal Korelasyon ve Regresyon En az k değşken arasındak lşknn ncelenmesne korelasyon denr. Kşlern boyları le ağırlıkları, gelr le gder, öğrenclern çalıştıkları süre le aldıkları not, tarlaya atılan
DetaylıÇOKLU REGRESYON MODELİ, ANOVA TABLOSU, MATRİSLERLE REGRESYON ÇÖZÜMLEMESİ,REGRES-YON KATSAYILARININ YORUMU
6.07.0 ÇOKLU REGRESON MODELİ, ANOVA TABLOSU, MATRİSLERLE REGRESON ÇÖZÜMLEMESİ,REGRES-ON KATSAILARININ ORUMU ÇOKLU REGRESON MODELİ Ekonom ve şletmeclk alanlarında herhang br bağımlı değşken tek br bağımsız
DetaylıSAYISAL ANALİZ. Doç.Dr. Cüneyt BAYILMIŞ. Sayısal Analiz. Doç.Dr. Cüneyt BAYILMIŞ
SAYISAL ANALİZ Doç.Dr. Cüneyt BAYILMIŞ Doç.Dr. Cüneyt BAYILMIŞ Sayısal Analz SAYISAL ANALİZ SAYISAL TÜREV Numercal Derentaton Doç.Dr. Cüneyt BAYILMIŞ Sayısal Analz İÇİNDEKİLER Sayısal Türev Ger Farklar
DetaylıÇarpımsal Ceza Modeli İle Tamsayılı Programlama
Dokuz Eylül Ünverstes Sosyal Blmler Ensttüsü Dergs Clt: 10, Sayı:3, 2008 Çarpımsal Ceza Model İle Tamsayılı Programlama Sabr Erdem Özet Doğrusal olmayan optmzasyon problemlernn çözüm yöntemlernden brs,
DetaylıTAŞIMACILIK SEKTÖRÜNÜN İŞLEYİŞ SÜRECİ, BULANIK DAĞITIM PROBLEMİNİN TAMSAYILI DOĞRUSAL PROGRAMLAMA MODEL DENEMESİ
ZKÜ Sosyal Blmler Dergs, Clt 3, Sayı 6, 2007, ss. 109 125. TAŞIMACILIK SEKTÖRÜNÜN İŞLEYİŞ SÜRECİ, BULANIK DAĞITIM PROBLEMİNİN TAMSAYILI DOĞRUSAL PROGRAMLAMA MODEL DENEMESİ Yrd.Doç.Dr. Ahmet ERGÜLEN Nğde
DetaylıAdi Diferansiyel Denklemler NÜMERİK ANALİZ. Adi Diferansiyel Denklemler. Adi Diferansiyel Denklemler
6.4.7 NÜMERİK ANALİZ Yrd. Doç. Dr. Hatce ÇITAKOĞLU 6 Müendslk sstemlernn analznde ve ugulamalı dsplnlerde türev çeren dferansel denklemlern analtk çözümü büük öneme saptr. Sınır değer ve/vea başlangıç
DetaylıDÜZENLİ DİZAYNLI GENETİK ALGORİTMALAR İLE ÇOK AMAÇLI PROGRAMLAMA MULTIOBJECTIVE PROGRAMMING VIA UNIFORM DESIGNED GENETIC ALGORITHMS
5. Uluslararası İler Teknolojler Sempozyumu (İATS 9), 3-5 Mayıs 9, Karabük, Türkye DÜZENLİ DİZAYNLI GENETİK ALGORİTMALAR İLE ÇOK AMAÇLI PROGRAMLAMA MULTIOBJECTIVE PROGRAMMING VIA UNIFORM DESIGNED GENETIC
Detaylı( ) 3.1 Özet ve Motivasyon. v = G v v Operasyonel Amplifikatör (Op-Amp) Deneyin Amacı. deney 3
Yıldız Teknk Ünverstes Elektrk Mühendslğ Bölümü Deneyn Amacı İşlemsel kuvvetlendrcnn çalışma prensbnn anlaşılması le çeştl OP AMP devrelernn uygulanması ve ncelenmes. Özet ve Motvasyon.. Operasyonel Amplfkatör
DetaylıX, R, p, np, c, u ve diğer kontrol diyagramları istatistiksel kalite kontrol diyagramlarının
1 DİĞER ÖZEL İSTATİSTİKSEL KALİTE KONTROL DİYAGRAMLARI X, R, p, np, c, u ve dğer kontrol dyagramları statstksel kalte kontrol dyagramlarının temel teknkler olup en çok kullanılanlarıdır. Bu teknkler ell
DetaylıÜç Boyutlu Yapı-Zemin Etkileşimi Problemlerinin Kuadratik Sonlu Elemanlar ve Sonsuz Elemanlar Kullanılarak Çözümü
ECAS Uluslararası Yapı ve Deprem Mühendslğ Sempozyumu, Ekm, Orta Doğu Teknk Ünverstes, Ankara, Türkye Üç Boyutlu Yapı-Zemn Etkleşm Problemlernn Kuadratk Sonlu Elemanlar ve Sonsuz Elemanlar Kullanılarak
DetaylıPARÇACIK SÜRÜSÜ OPTİMİZASYON ALGORİTMASI VE BENZETİM ÖRNEKLERİ
PARÇACIK SÜRÜSÜ OPTİMİZASYON ALGORİTMASI VE BENZETİM ÖRNEKLERİ Seçkn TAMER, Chan KARAKUZU seckntamer@gmal.com, chankk@kou.edu.tr Kocael Ünverstes, Müh. Fak., Elektronk ve Haberleşme Mühendslğ Bölümü İzmt/KOCAELİ
DetaylıB R AFET YARDIM MERKEZ N N SEZG SEL ALGOR TMALAR YARDIMIYLA KONUMLANDIRILMASI
B R AFET YARDIM MERKEZ N N SEZG SEL ALGOR TMALAR YARDIMIYLA KONUMLANDIRILMASI Numan ÇELEB stanbul Ünverstes ÖZET Dünyada her y l deprem, sel ve tusunam gb çok say da afet meydana gelmektedr. Son y llarda
DetaylıTRİSTÖR VE TRİYAK HARMONİKLERİNİN 3 BOYUTLU GÖSTERİMİ VE TOPLAM HARMONİK BOZUNUMA EĞRİ UYDURMA
PAMUKKALE ÜNİ VERSİ TESİ MÜHENDİ SLİ K FAKÜLTESİ PAMUKKALE UNIVERSITY ENGINEERING COLLEGE MÜHENDİ SLİ K BİL İ MLERİ DERGİ S İ JOURNAL OF ENGINEERING SCIENCES YIL CİLT SAYI SAYFA : : : : 5- TRİSTÖR VE TRİYAK
DetaylıPARAMETRİK OLMAYAN HİPOTEZ TESTLERİ Kİ-KARE TESTLERİ
PARAMETRİK OLMAYAN HİPOTEZ TESTLERİ Kİ-KARE TESTLERİ 1 Populasyonun nceledğmz br özellğnn dağılışı blenen dağılışlardan brsne, Normal Dağılış, t Dağılışı, F Dağılışı, gb br dağılışa uygun olduğu durumlarda
DetaylıDeprem Tepkisinin Sayısal Metotlar ile Değerlendirilmesi (Newmark-Beta Metodu) Deprem Mühendisliğine Giriş Dersi Doç. Dr.
Deprem Tepksnn Sayısal Metotlar le Değerlendrlmes (Newmark-Beta Metodu) Sunum Anahat Grş Sayısal Metotlar Motvasyon Tahrk Fonksyonunun Parçalı Lneer Interpolasyonu (Pecewse Lnear Interpolaton of Exctaton
DetaylıSAYISAL ÇÖZÜMLEME. Sayısal Çözümleme
SAYISAL ÇÖZÜMLEME Syısl Çözümleme SAYISAL ÇÖZÜMLEME 7. Hft LİNEER DENKLEM SİSTEMLERİ (Devm) Syısl Çözümleme İÇİNDEKİLER Doğrusl Denklem Sstemlernn Çözümü İtertf Yöntemler Jcob Yöntem Guss-Sedel Yöntem
DetaylıSera İklimlendirme Kontrolü İçin Etkin Bir Gömülü Sistem Tasarımı
Sera İklmlendrme Kontrolü İçn Etkn Br Gömülü Sstem Tasarımı Nurullah Öztürk, Selçuk Ökdem, Serkan Öztürk Ercyes Ünverstes, Blgsayar Mühendslğ Bölümü, Kayser ozturk.nurullah@yahoo.com.tr,okdem@ercyes.edu.tr,
DetaylıENDÜSTRİYEL BİR ATIK SUYUN BİYOLOJİK ARITIMI VE ARITIM KİNETİĞİNİN İNCELENMESİ
ENDÜSTRİYEL BİR ATIK SUYUN BİYOLOJİK ARITIMI VE ARITIM KİNETİĞİNİN İNCELENMESİ Emel KOCADAYI EGE ÜNİVERSİTESİ MÜH. FAK., KİMYA MÜH. BÖLÜMÜ, 35100-BORNOVA-İZMİR ÖZET Bu projede, Afyon Alkalot Fabrkasından
Detaylı5.3. Tekne Yüzeylerinin Matematiksel Temsili
5.3. Tekne Yüzeylernn atematksel Temsl atematksel yüzey temslnde lk öneml çalışmalar Coons (53) tarafından gerçekleştrlmştr. Ferguson yüzeylernn gelştrlmş hal olan Coons yüzeylernde tüm sınır eğrler çn
DetaylıTAVLAMA BENZEŞİMİ YÖNTEMİYLE UZAY ÇELİK ÇERÇEVE SİSTEMLERİN OPTİMUM TASARIMI
XV. Ulusal Mekank Kongres,03-07 Eylül 2007,ISPARTA TAVLAMA BENZEŞİMİ YÖNTEMİYLE UZAY ÇELİK ÇERÇEVE SİSTEMLERİN OPTİMUM TASARIMI S. Özgür DEĞERTEKİN, M. Sedat HAYALİOĞLU Dcle Ünverstes, Mühendslk-Mmarlık
DetaylıHeterojen Araç Filolu Zaman Pencereli Eş Zamanlı Dağıtım-Toplamalı Araç Rotalama Problemleri: Matematiksel Model
Internatonal Journal of Research and Development, Vol.3, No.1, January 2011 19 Heteroen Araç Flolu Zaman Pencerel Eş Zamanlı Dağıtım-Toplamalı Araç Rotalama Problemler: Matematksel Model Suna ÇETİN, Cevrye
DetaylıBULANIK HEDEF PROGRAMLAMA VE BİR TEKSTİL FİRMASINDA UYGULAMA ÖRNEĞİ
Eskşehr Osmangaz Ünverstes Sosyal Blmler Dergs Clt: 6 Sayı: 2 Aralık 2005 BULANIK HEDEF PROGRAMLAMA VE BİR TEKSTİL FİRMASINDA UYGULAMA ÖRNEĞİ İrfan ERTUĞRUL Pamukkale Ünverstes İİBF, Denzl ÖZET Günümüzde
DetaylıTUNING GAIN PARAMETERS OF A PI CONTROLLER USING GENETIC ALGORITHM FOR BOOST DC-DC CONVERTER
5. Uluslararası İler Teknolojler Sempozyumu (IATS 9), 35 Mayıs 29, Karabük, Türkye YÜKSETİİ TİP DADA DÖNÜŞTÜRÜÜDE GENETİK AGORİTMA İE PI DENETEYİİ KAZANÇ PARAMETREERİNİN AYAANMASI TUNING GAIN PARAMETERS
DetaylıGÜNEŞ ENERJİLİ BİR SULAMA SİSTEMİNDE BOOST KONVERTERDEN BESLENEN ARM SÜRÜCÜ SİSTEMİNİN ANALİZİ
GÜNEŞ ENERJİLİ BİR SULAMA SİSTEMİNDE BOOST KONERTERDEN BESLENEN ARM SÜRÜÜ SİSTEMİNİN ANALİZİ Mahr Dursun, Al Saygın Gaz Ünverstes Teknk Eğtm Fakültes Elektrk Eğtm Bölümü Teknkokullar, Ankara mdursun@gaz.edu.tr,
DetaylıEskşehr Osmangaz Ünverstes Müh.Mm.Fak.Dergs C.XX, S.2, 2007 Eng&Arch.Fac. Eskşehr Osmangaz Unversty, Vol..XX, No2, 2007 Makalenn Gelş Tarh.2.2006 Makalenn Kabul Tarh 08.06.2007 YENİDEN ÜRETİM SİSTEMLERİNDE
DetaylıDİNAMİK ANALİZ PROBLEMLERİ İÇİN YENİ BİR ADIM ADIM SAYISAL ÇÖZÜMLEME YÖNTEMİ
. Türkye Deprem Mühendslğ ve Ssmoloj Konferansı 5-7 Eylül 0 MKÜ HATAY DİNAMİK ANALİZ PROBLEMLERİ İÇİN YENİ BİR ADIM ADIM SAYISAL ÇÖZÜMLEME YÖNTEMİ ÖZET: H. Çlsalar ve K. Aydın Yüksek Lsans Öğrencs, İnşaat
DetaylıZaman pencereli çok araçlı dağıtım toplamalı rotalama problemi için gerçek değerli genetik algoritma yaklaşımı
İstanbul Ünverstes İşletme Fakültes Dergs Istanbul Unversty Journal of the School of Busness Clt/Vol:43, Sayı/No:2, 2014, 391-403 ISSN: 1303-1732 www.fdergs.org Zaman pencerel çok araçlı dağıtım toplamalı
Detaylıdir. Bir başka deyişle bir olayın olasılığı, uygun sonuçların sayısının örnek uzaydaki tüm sonuçların sayısına oranıdır.
BÖLÜM 3 OLASILIK HESABI 3.. Br Olayın Olasılığı Tanım 3... Br olayın brbrnden ayrık ve ortaya çıkma şansı eşt n mümkün sonucundan m tanes br A olayına uygun se, A olayının P(A) le gösterlen olasılığı P(A)
DetaylıRasgele Değişken Üretme Teknikleri
Rasgele Değşken Üretme Teknkler Amaç Smülasyon modelnn grdlern oluşturacak örneklern üretlmes Yaygın olarak kullanılan ayrık veya sürekl dağılımların örneklenmes sürecn anlamak Yaygın olarak kullanılan
Detaylıuzayında vektörler olarak iç çarpımlarına eşittir. Bu iç çarpım simetrik ve hem w I T s formuna karşılık gelir. Buna p u v u v v v
1. Temel Form: Brnc temel form geometrk olarak yüzeyn çnde blndğ zayına gtmeden yüzey üzernde ölçme yamamızı sağlar. (Eğrlern znlğ, teğet ektörlern açıları, bölgelern alanları gb) S üzerndek ç çarım, br
DetaylıKorelasyon ve Regresyon
Korelasyon ve Regresyon 1 Korelasyon Analz İk değşken arasında lşk olup olmadığını belrlemek çn yapılan analze korelasyon analz denr. Korelasyon; doğrusal yada doğrusal olmayan dye kye ayrılır. Korelasyon
DetaylıKaraciğer mikrodizi kanser verisinin sınıflandırılması için genetik algoritma kullanarak ANFIS in eğitilmesi
Karacğer mkrodz kanser versnn sınıflandırılması çn genetk algortma kullanarak ANFIS n eğtlmes Bülent Haznedar 1*, Mustafa Turan Arslan 2, Adem Kalınlı 3 ÖZ 21.06.2016 Gelş/Receved, 30.11.2016 Kabul/Accepted
DetaylıYAPILARIN ENERJİ ESASLI TASARIMI İÇİN BİR HESAP YÖNTEMİ
YAPILARI EERJİ ESASLI TASARIMI İÇİ BİR HESAP YÖTEMİ Araş. Gör. Onur MERTER Araş. Gör. Özgür BOZDAĞ Prof. Dr. Mustafa DÜZGÜ Dokuz Eylül Ünverstes Dokuz Eylül Ünverstes Dokuz Eylül Ünverstes Fen Blmler Ensttüsü
DetaylıDOĞRUSAL HEDEF PROGRAMLAMA İLE BÜTÇELEME. Hazırlayan: Ozan Kocadağlı Danışman: Prof. Dr. Nalan Cinemre
1 DOĞRUSAL HEDEF PROGRAMLAMA İLE BÜTÇELEME Hazırlayan: Ozan Kocadağlı Danışman: Prof. Dr. Nalan Cnemre 2 BİRİNCİ BÖLÜM HEDEF PROGRAMLAMA 1.1 Grş Karar problemler amaç sayısına göre tek amaçlı ve çok amaçlı
DetaylıSürekli Olasılık Dağılım (Birikimli- Kümülatif)Fonksiyonu. Yrd. Doç. Dr. Tijen ÖVER ÖZÇELİK
Sürekl Olasılık Dağılım Brkml- KümülatFonksyonu Yrd. Doç. Dr. Tjen ÖVER ÖZÇELİK tover@sakarya.edu.tr Sürekl olasılık onksyonları X değşken - ;+ aralığında tanımlanmış br sürekl rassal değşken olsun. Aşağıdak
Detaylı2.4GHz ISM Bandı Alıcı Verici Sistemleri için ANFIS Kullanılarak 280MHz Band Geçiren Aktif Filtre Tasarımı ve Analizi
Fırat Ünverstes-Elazığ 2.4GHz ISM Bandı Alıcı Verc Sstemler çn ANFIS Kullanılarak 280MHz Band Geçren Aktf Fltre Tasarımı ve Analz Mehmet Al BELEN, Adnan KAYA 2.2 Elektronk-Haberleşme Mühendslğ Bölümü Süleyman
DetaylıDört Ayaklı Robotun Bir Bacağı İçin PID Kontrolcü Tasarımı ve Arı Algoritması Kullanarak Optimizasyonu
Uluslararası Katılımlı 17. Makna Teors Sempozyumu, İzmr, 14-17 Hazran 2015 Dört Ayaklı Robotun Br Bacağı İçn PID Kontrolcü Tasarımı ve Arı Algortması Kullanarak Optmzasyonu V. Bakırcıoğlu M. A. Şen M.
DetaylıĐDEAL BĐR DC/DC BUCK DÖNÜŞTÜRÜCÜNÜN GENELLEŞTĐRĐLMĐŞ DURUM UZAY ORTALAMA METODU ĐLE MODELLENMESĐ
ĐDEA BĐR D/D BUK DÖNÜŞTÜRÜÜNÜN GENEEŞTĐRĐMĐŞ DURUM UZAY ORTAAMA METODU ĐE MODEENMESĐ Meral ATINAY Ayşe ERGÜN AMAÇ Ercüment KARAKAŞ 3,,3 Elektrk Eğtm Bölümü Teknk Eğtm Fakültes Kocael Ünerstes, 4, Anıtpark
DetaylıBulanık TOPSIS ve Bulanık VIKOR Yöntemleriyle Alışveriş Merkezi Kuruluş Yeri Seçimi ve Bir Uygulama
EGE AKADEMİK BAKIŞ / EGE ACADEMIC REVIEW Clt: 14 Sayı: 3 Temmuz 2014 ss. 463-479 Bulanık TOPSIS ve Bulanık VIKOR Yöntemleryle Alışverş Merkez Kuruluş Yer Seçm ve Br Uygulama Selecton of Shoppng Center
Detaylıbir yol oluşturmaktadır. Yine i 2 , de bir yol oluşturmaktadır. Şekil.DT.1. Temel terimlerin incelenmesi için örnek devre
Devre Analz Teknkler DEE AAĐZ TEKĐKEĐ Bu zamana kadar kullandığımız Krchoffun kanunları ve Ohm kanunu devre problemlern çözmek çn gerekl ve yeterl olan eştlkler sağladılar. Fakat bu kanunları kullanarak
DetaylıTarımsal Alanlarda Sulamanın Enerji Üretimi Üzerine Etkisi
TARIM BİLİMLERİ DERGİSİ 2009, 15 (3) 231-239 ANKARA ÜNİVERSİTESİ ZİRAAT FAKÜLTESİ Tarımsal Alanlarda Sulamanın Enerj Üretm Üzerne Etks Mücaht OPAN 1 Temel TEMİZ 1 Adnan ÖNER 1 Eyüp DUMLU 2 Gelş Tarh: 10.03.2009
DetaylıEMG İşaretlerinin K-Ortalama Algoritması Kullanılarak Öbekleştirilmesi. EMG Signal Analysis Using K-Means Clustering
KSÜ Mühendslk Blmler Dergs, (), 9 5 KSU Journal of Engneerng Scences, (), 9 EMG İşaretlernn K-Ortalama Algortması Kullanılarak Öbekleştrlmes Mücahd Günay, Ahmet ALKA, KSÜ Mühendslk-Mmarlık Fakültes Elektrk-Elektronk
DetaylıMIT Açık Ders Malzemeleri Bu materyallerden alıntı yapmak veya Kullanım Koşulları hakkında bilgi almak için
MIT Açık Ders Malzemeler http://ocm.mt.edu Bu materyallerden alıntı yapmak veya Kullanım Koşulları hakkında blg almak çn http://ocm.mt.edu/terms veya http://tuba.açık ders.org.tr adresn zyaret ednz. 18.102
DetaylıANADOLU ÜNivERSiTESi BiliM VE TEKNOLOJi DERGiSi ANADOLU UNIVERSITY JOURNAL OF SCIENCE AND TECHNOLOGY CiltNol.:2 - Sayı/No: 2 : 413-417 (2001)
ANADOLU ÜNvERSTES BlM VE TEKNOLOJ DERGS ANADOLU UNIVERSITY JOURNAL OF SCIENCE AND TECHNOLOGY CltNol.:2 - Sayı/No: 2 : 413-417 (1) TEKNK NOTrrECHNICAL NOTE ELEKTRK ARK FıRıNıNDA TERMODNAMGN KNC YASASıNıN
DetaylıSTATCOM İLE BİR ENERJİ İLETİM SİSTEMİNDE GERİLİM KONTROLÜ THE VOLTAGE CONTROL IN AN ENERGY TRANSMISSION SYSTEM BY STATCOM
STATCOM İLE BİR ENERJİ İLETİM SİSTEMİNDE GERİLİM KONTROLÜ M. Mustafa ERTAY 1, Zafer AYDOĞMUŞ 2 1 Düzce Ünerstes Teknk Eğtm Fakültes Elektrk Eğtm Bölümü 81620 Düzce, mustafaertay@duzce.edu.tr 2 Fırat Ünerstes
DetaylıROBİNSON PROJEKSİYONU
ROBİNSON PROJEKSİYONU Cengzhan İPBÜKER ÖZET Tüm yerkürey kapsayan dünya hartalarının yapımı çn, kartografk lteratürde özel br öneme sahp olan Robnson projeksyonu dk koordnatlarının hesabı brçok araştırmacı
DetaylıÇELİK SİSTEMLERİN GENETİK ALGORİTMA İLE DİNAMİK SINIRLAYICILI OPTİMİZASYONU
Nğde Ünverstes Mühendslk Blmler Dergs, Clt 3, Sayı 1, (2014), 9-24 ÇELİK SİSTEMLERİN GENETİK ALGORİTMA İLE DİNAMİK SINIRLAYICILI OPTİMİZASYONU Musa ARTAR 1*, Ayşe DALOĞLU 2 1 Ġnşaat Mühendslğ Bölümü, Mühendslk
DetaylıEmrah 70 Ekim 2011. kat edilen mesafenin en. mizasyonu (PSO) sezgisel. (PSO), Genetik Algoritma (GA), Optimizasyon, Meta-Sezgisel
METAplam kat edlen mesafenn en mzasyonu (PSO) sezgsel k (PSO), Genetk Algortma (GA), Optmzasyon, Meta-Sezgsel 74 OPTIMIZATION OF MULTI- PROBLEM OF ISTANBUL HALK EKMEK A.S. (IHE) BY USING META-HEURISTIC
DetaylıGRİ İLİŞKİSEL ANALİZ YÖNTEMİNE GÖRE FARKLI SERTLİKLERDE OPTİMUM TAKIM TUTUCUSUNUN BELİRLENMESİ
2. Ulusal Tasarım İmalat ve Analz Kongres 11-12 Kasım 21- Balıkesr GRİ İLİŞKİSEL ANALİZ YÖNTEMİNE GÖRE FARKLI SERTLİKLERDE OPTİMUM TAKIM TUTUCUSUNUN BELİRLENMESİ Esra YILMAZ*, Ferhat GÜNGÖR** *ylmazesraa@gmal.com
DetaylıDÜZLEM KAFES SİSTEMLERİN BULANIK DOĞRUSAL PROGRAMLAMA İLE OPTİMUM BOYUTLANDIRILMASI
ISSN:1306-3111 e-journal o New World Scences Academy 009, Volume: 4, Number: 3, Artcle Number: 1A009 TECHNOLOGICAL APPLIED SCIENCES Receved: November 008 Accepted: June 009 Seres : A ISSN : 1308-73 009
DetaylıİSTATİSTİK DERS NOTLARI
Balıkesr Ünverstes İnşaat Mühendslğ Bölüü uutokkan@balkesr.edu.tr İSTATİSTİK DERS OTLARI Yrd. Doç. Dr. Uut OKKA Hdrolk Anabl Dalı Balıkesr Ünverstes Balıkesr Ünverstes İnşaat Mühendslğ Bölüü İnşaat Mühendslğ
DetaylıFırat Üniversitesi, Mühendislik Fakültesi, Makine Bölümü, ELAZIĞ
GENETİK ALGORİTMA İLE PARAMETRELERİ OPTİMİZE EDİLMİŞ AĞ TABANLI BULANIK DENETİM SİSTEMİNİN SİSMİK İZOLASYONA UYGULANMASI VE MATLAB İLE SİMÜLASYONU Doç Dr. Hasan ALLİ ve Arş. Gör. Oğuz YAKUT Fırat Ünverstes,
DetaylıÖğretme-öğrenme esaslı optimizasyon yöntemi ile uzay kafes kule yapı sisteminin optimum boyutlandırılması
Dcle Ünverstes Mühendslk Fakültes mühendslk dergs Clt: 7, 3, 471-480 3-9 Eylül 2016 Öğretme-öğrenme esaslı optmzasyon yöntem le uzay kafes kule yapı sstemnn optmum boyutlandırılması Musa ARTAR *,1 1 Bayburt
DetaylıTürk Dilinin Biçimbilim Yapısından Yararlanarak Türkçe Metinlerin Farklı İmgelere Ayrılarak Kodlanması ve Sıkıştırılması
Türk Dlnn Bçmblm Yapısından Yararlanarak Türkçe Metnlern Farklı İmgelere Ayrılarak Kodlanması ve Sıkıştırılması Banu DİRİ, M.Yahya KARSLIGİL Yıldız Teknk Ünverstes Elektrk Elektronk Fakültes - Blgsayar
Detaylı