Atıf Sayısı
5
Görüntüleme
22
İndirme
4
Bu çalışmada, Nelder-Mead Simpleks (NMS) algoritması ve Genetik Algoritma (GA) gibi türevden bağımsız optimizasyon algoritmalarının avantajlı yönlerinin birlikte kullanılması ile oluşturulan bir Genetik-Simpleks hibrit algoritması ile doğrusal olmayan model parametrelerinin nokta tahminlerinin elde edilmesine yer verilmiştir. Ayrıca, Taguchi deney tasarımı ile GA ayarlanabilir parametrelerinin optimal değerlerinin belirlenmesi konusunda çalışılmıştır. Çalışmada, önerilen optimizasyon yaklaşımları kullanılarak, literatürde tanımlı bir veri setine uygun olarak belirlenmiş negatif-üstel regresyon model parametrelerinin nokta tahminleri elde edilmiştir. Bulunan tahmin değerleri, literatürdeki tahmin sonuçları ile karşılaştırıldığında, Genetik-Simpleks hibrit algoritması ile model parametrelerinin tahminlerine kolaylıkla ulaşıldığı ve amaç fonksiyonunun minimum değerine tutarlı bir biçimde yaklaşıldığı gözlenmiştir.
In this study, a Genetic-Simplex hybrid algorithm, which is composed of advantageous aspects of derivative-free optimization algorithms, such as Nelder-Mead Simplex (NMS) algorithm and Genetic Algorithm (GA), is used to obtain point estimates of nonlinear regression model parameters. In addition, it is studied to decide optimal values of GA tuning parameters by using Taguchi experimental design. In the study, point estimates of the parameters of a negative-exponential regression model, defined in the literature in accordance with a data set, are obtained by using the proposed optimization approaches. When the obtained results are compared with the results given in the literature, it is seen from the comperative results that estimates of model parameters are easily obtained and consistently approximated to the minimum value of the objective function by using Genetic-Simplex hybrid algorithm.
Alan : Fen Bilimleri ve Matematik
Dergi Türü : Ulusal
Makale Detay 
Atıf Yapanlar
Benzer Makaleler
PDF Görüntüle
Dergi Bilgisi
Eseri Dinleyin
Bu Sayfayı Yazdırın
Paylaş
Mendeley
