Bir mühendislik problemi için kaotik çoklu sürü parçacık sürü optimizasyonu: Kaynaklı kiriş tasarımı

Abstract

Tasarım optimizasyonu önemli bir mühendislik tasarım etkinliğidir. Genel olarak, tasarım optimizasyonu kısıtlamaları yerine getirerek amaç fonksiyonunu optimize edecek şekilde tasarım değişkenleri için gerekli değerleri belirler.Parçacık Sürü Optimizasyonu algoritması, yerel arama ve küresel arama arasında dengesizlik yaşar. Toplantı Odası yaklaşımı, Parçacık Sürü Optimizasyon algoritmasını iyileştirmek için çok sürülü bir model olarak öne sürülmüştür. Ancak, Çoklu Sürü Parçacık Sürü Optimizasyonu olarak adlandırılan bu yaklaşımda algoritma kötü bir pozisyondan başlayabilir. Bu sebeple algoritma yavaş bir yakınsamaya sahip olabilir. Kaotik lojistik haritası ile oluşturulan bir pozisyon kullanılarak bu sorun aşılabilmektedir.Bir mühendislik problemi olan Kaynaklı Kiriş Tasarımı temel olarak, yükleme yükü, kayma gerilmesi, eğilme gerilmesi ve son sapma üzerindeki kısıtlamalara bağlı olarak kiriş maliyetinin en aza indirilmesini amaçlar. Bu tezde amaç, bu problemin çözümünde Kaotik Çoklu Sürü Parçacık Sürü Optimizasyonu algoritmasının performansını değerlendirmektir. Farklı sürü boyutları ve yineleme sayıları ile deneysel çalışmalar gerçekleştirilmiştir. Elde edilen sonuçlara göre, Kaotik Çoklu Sürü Parçacık Sürü Optimizasyonu algoritması hızlı bir yakınsama süreci sergileyerek iyi bilinen diğer algoritmalara kıyasla daha iyi performans göstermiştir.Anahtar Kelimeler: Mühendislik Tasarım Problemi, Kaynaklı Kiriş Tasarımı, Optimizasyon, Kaotik Çoklu Sürü Parçacık Sürü Optimizasyonu.

Design optimization is an important engineering design activity. In general, design optimization determines the values required for design variables by satisfying constraints to optimize the objective function.Particle Swarm Optimization algorithm suffers unbalanced local search and global search. Meeting Room approach was introduced as a multi-swarm model to improve the Particle Swarm Optimization algorithm. However, in this approach called Multiple Swarm Particle Swarm Optimization, the algorithm can start from a bad position. Therefore, the algorithm may have a slow convergence. This problem can be overcome by using a position created with a chaotic logistics map.Welded Beam Design, which is an engineering problem, mainly aims to minimize the beam cost due to constraints on loading load, shear stress, bending stress and final deflection. The purpose of this thesis is to evaluate the performance of the Chaotic Multiple Swarm Particle Swarm Optimization algorithm in solving this problem. Experimental studies were carried out with different swarm sizes and iteration numbers. According to the results obtained, the Chaotic Multiple Swarm Particle Swarm Optimization algorithm showed a fast convergence process and performed better than other well-known algorithms.Key Words: Engineering Design Problem, Welded Beam Design, Optimization, Chaotic Multi-Swarm Particle Swarm Optimization.