Particle swarm optimization
60 theses under this subject heading
Cam, bazalt ve karbon fiber esaslı hibrit kardan milinin filament sarma tekniği ile üretimi ve matematiksel optimizasyonu
Bu çalışmada, binek araçlarda güç aktarma organı olarak kullanılan kardan millerinin, elyaf sarma tekniği ile cam bazalt ve karbon fiber takviyeli hibrit kompozit malzemelerden üretimi hedeflenmiştir. Geleneksel malzemelere kıyasla kompozit malzemeler, eşyönsüz özellik sergileyen doğaları gereği, üretim, tasarım ve optimizasyon konularında daha karmaşık bir mühendislik pratiği gerektirmektedirler. Bu nedenle, çalışmada öncelikle kullanımı hedeflenen kompozit malzemelerin özellikleri ortaya konmuştur. Ardından, eşyönsüz özellik sergileyen bu malzemelerin tasarımı hususunda iç görü edinmek amacıyla, ön çalışma olarak kardan miline göre daha kolay bir problem seçilmiş ve silindirik kompozit numunelerin yanal basma dayanımı için tasarımında deneme-yanılma yönteminin etkinliği incelenmiştir. İşlevsel isterlerin sayısının artmasıyla deneme-yanılma yönteminin yetersiz kalacağı görülmüş, problemi kompozit malzemelerin mekaniği ve kardan milinin işlevsel isterleri bağlamında matematiksel olarak ortaya koymanın gerekliliği kavranmıştır. Bu amaçla, kardan milinin işlevsel isterleri olan burulma dayanımı, burulma burkulması ve doğal eğilme frekansı ortotropik özellik sergilediği varsayan kompozit tabakalar için matematiksel olarak ifade edilmiştir. Elde edilen matematiksel modelden yararlanarak optimum çözümleri üretecek bir parçacık sürü optimizasyon (PSO) algoritması oluşturulmuştur. Bu PSO algoritmanın, etkili çözümler üretilebildiği ayrıca hibrit kompozitlerin kullanımı ile çok amaçlı optimizasyonların mümkün olduğu ve bazalt fiber kullanımının sonuçları daha da geliştirdiği gösterilmiştir.
Parçacık sürü optimizasyonu (PSO) kullanılarak elektrik soliton üreteç tasarımı, analizi ve gerçeklemesi
Solitonlar, genliğe bağlı olarak hızın doğru orantılı olarak değiştiği, çarpıştıklarında birbirlerini etkilemeyen, doğrusal olmayan dalga sınıflarıdır. Hızlarının genliğe bağlı olarak değişmesi ve birbirini etkilememesi bu tip dalgaların farklı çalışmalar için kullanımını cazip hale getirmiştir. Askeri radar sistemlerinde, yapay zeka robot çalışmalarında, sinyali uzun mesafelere taşımada, mikrodalga frekanslarında sinyal üretiminde kullanılabilmektedir. Bu tezde soliton dalgası üretimi için doğrusal olmayan iletim hatları (NLTLs) kullanılmıştır. NLTL devrelerinin teorik denklemleri oluşturulmuş ve analiz edilmiştir. Analiz işlemleri sonunda soliton modellemesi gerçekleştirilmiş ve NLTL devrelerini tasarlamak için literatürdeki deneme yanılma yöntemleri kullanmak yerine parçacık sürü optimizasyonu (PSO) algoritması kullanılmıştır. Kullanılan bu algoritma ile 4 farklı merkezi frekans değer paremetresi için optimum sonuçlar oluşturulmuştur. Optimizasyon aşamasından belirlenen devre eleman sayıları ve değerleri için NLTL'ler modellenmiştir. Bu modellerin simülasyonları, 10MHz ile 100MHz arasındaki 10 farklı merkezi frekans değeri için tekrarlanmıştır. Alınan simülasyon sonuçlarından sonra, deneyler gerçekleştirilmiştir. Deneyler 3 farklı merkezi frekans değeri için tekrarlanmıştır. Soliton dalga üretiminde; simülasyonu modellenen ve deneyleri gerçekleştirilen tasarımların uyumlu olduğu görülmüştür.
Bessel, butterworth ve chebyshev aktif filtre modellerinde parametre kestirimi için PSO, DE ve ABC optimizasyon algoritmalarının uygulanması
Telekomünikasyon sistemleri, radyo, televizyon, veri haberleşmesi ve günlük hayatın diğer birçok alanında kullanılan filtreler, elektrik ve elektronik sistemlerin en önemli elemanları arasında yerini almıştır. Filtre denince akla ilk önce süzme işlemi gelir ve frekansa göre süzme yapar. Bu filtreler yapıları gereği elektriksel işaretlerin frekans spektrumlarına biçim vermek amacıyla kullanılan devrelerdir. Oluşturulan ve hali hazırda bulunan pasif R, L, C devre elemanlarıyla kurulan bu devreler aynı zamanda aktif devre elemanları olan opamp, transistör, vs. ve diğer R, C devre elemanları veya bunların üçünü birlikte kullanılarak da gerçekleştirilebilir. Bir devreden almak istenilen işarete farklı frekanstaki işaret karışıyorsa ve net bir işaret isteniyorsa karışan frekansın durdurulması gerekir. Bu durdurulma işlemini yüzde yüz gerçekleştirmek mümkün olmamakla beraber ideale yakın bir değer elde edilebilir. Matematiksel işlemler ile gerçekleşen transfer fonksiyonunun frekansla değişimine bağlı olarak alçak geçiren, yüksek geçiren, bant geçiren ve bant söndüren türden çeşitli filtreler mevcuttur. Kesim frekansı, kalite faktörü, geçirme bandı kazancı ise önemli filtre parametrelerindendir. Filtre karakteristiğinin keskinliğini belirleyen kalite faktörü ile kutup frekansı ters orantılıdır. Televizyon ve radyo yayınları, görüntü ve ses sinyallerinin modülasyonlara uğratıldıktan sonra anten aracılığı ile havaya yayılması ile gerçekleştirilmektedir. Çeşitli frekanslarda birçok televizyon ve radyo yayını, aynı anda alıcının antenine ulaşmaktadır. Alıcı tarafta istenen yayının seçilmesi ve bunun dışında kalan yayınlar ile gürültülerin bastırılmasında en önemli rol, filtrelere düşmektedir. Benzeri şekilde sismoloji, jeofizik, tıbbi elektronik, beyin ve kalp sinyallerinin ölçümü ve uzaktan ölçüm işlemleri gibi birçok alanda filtrelerin kullanımı bulunmaktadır. Kullanılan devre elemanlarına göre aktif veya pasif olarak adlandırılan filtrelerin transfer karakteristikleri, filtrenin çalışmasındaki en önemli performans parametresi olarak kabul edilmektedir. İstenen transfer karakteristiğini elde edebilmek için filtre yapısında kullanılan devre elemanlarının optimum seçimi büyük önem taşımaktadır. Bu tez çalışmasında, çoklu geri besleme topolojisi kullanılarak, her bir katı ikinci dereceden alçak geçiren filtrelerin kaskad bağlanması ile oluşturan beş katlı, onuncu dereceden alçak geçiren Bessel, Butterworth ve Chebyshev filtrelerinin ABC, DE ve PSO optimizasyon algoritmaları ile optimizasyonu yapılmıştır. Yapılan çalışma ile elde edilen onuncu dereceden filtreye ait transfer karakteristiği sonuçları, istenen sonuçlar ile birebir uyuşmaktadır. Anahtar Kelimeler: ABC, Aktif filtre, DE, Farksal gelişim algoritması, Filtre, İşlemsel yükselteç, Parçacık sürü optimizasyonu algoritması, PSO, Yapay arı koloni algoritması.
Energy storage technologies and their contribution to damping of low-frequency oscillations within the context of renewable energy sources
This thesis investigates the potential benefits of superconducting magnetic energy storage (SMES) systems and battery energy storage systems (BESS) to mitigate low-frequency oscillations in power systems with renewable energy sources integration, such as photovoltaics and wind energy conversion systems. The proportional integral derivative (PID) controller and fractional-order PID (FOPID) controller are proposed as contributor controllers for the SMES and BESS systems. The parameters of the PID and FOPID controllers are optimized using the particle swarm optimization method. Both inter-area oscillation and local area oscillations are considered in this work. The case studies are conducted in a multimachine power system with multiple renewable energy integration and energy storage systems to verify the designed controllers. The dynamic performances of the designed controllers are presented and compared in detail. The studies are carried out by both time-domain analysis and eigenvalues analysis methods. The results show that the FOPID controller is superior to the classical PID controller.
Control of individual pitch angle in variable wind speed using modern optimization techniques
The renewable energy source used in many different applications is wind power. Wind energy is one of the most expensive forms of energy today. The purpose of wind power is to convert kinetic energy into electrical energy. MATLAB/SIMULINK simulations allowed us to clearly distinguish the three control methods used to optimise the FAST wind turbine; the N-Z PI method, the PSO-PI method and the GA-PI method produced similar results. Increasing the rotor speed quality of the wind turbines and decreasing the mechanical loads on the turbines were investigated. By adjusting the blade angle to the nominal wind speed, the rotor speed of the wind turbine is maintained at its nominal value. By using control methods (such as PI, genetic algorithms and particle swarm optimisation), different results can be achieved. In addition, the individual control of the blade tilt angle allowed us to reduce the mechanical loads of the wind turbine through control methods. The wind turbine was modelled in Matlab/Simulink. The simulation results show that the individual control of the blade tilt angle ensures the quality of the rotor speed of the wind turbine and reduces the balanced periodic loads on the wind turbine.
Development and comparison of three algorithms used in mppt technology to extract maximum power from photovoltaic system in matlab/simulink
This thesis discusses the design and simulation of a photovoltaic system that use an MPPT charge controller to extract the maximum power from solar panels. Three different algorithms have been developed to be implemented in MPPT, namely, the Perturb and Observe (P&O) algorithm, the fuzzy logic controller (FLC) algorithm, and the particle swarming optimization (PSO) algorithm. The system was simulated using MATLAB/Simulink and simulation results have been compared to determine the best maximum power point tracking algorithm. The simulation results have shown the superiority of the developed (PSO) algorithm in increasing the system efficiency by extracting the maximum power from the solar panels and controlling the duty cycle of the converter to generate a constant voltage compared to the two algorithms (P&O, FLC). The (PSO) algorithm has achieved the highest efficiency under (STC) and changing conditions, so PSO is the best and most effective choice to increase the efficiency of the PV system. 2022, 129 pages Keywords: Maximum power point tracking (MPPT), DC-DC boost converter, photovoltaic (PV) system, Perturb and Observe controller (P&O), fuzzy logic controller (FLC), Particle swarm optimization (PSO)
Değiştir gözle, genetik algoritma ve parçacık sürü optimizasyon algoritmalarının fotovoltaik sistem verimine etkisinin incelenmesi
Fotovoltaik güç dönüşüm sistemleri, güneş ışınımlarından elde edilen çevre dostu elektrik enerjisi üretimine dayanan dünya çapında en yaygın yenilenebilir enerji kaynaklarındandır. Güç sistemleri temel olarak güneş panel dizisi, pil grubu, şarj düzenleyicileri ve çeviricilerden meydana gelmektedir. Yeni teknoloji güneş enerjili şarj cihazları pil grubunu olabildiğince verimli şekilde şarj yapabilmek için darbe genlik modülasyonu (DGM) ve maksimum güç noktası takibi (MGNT) teknolojisi gibi yöntemleri içeren teknolojileri kullanmaktadırlar. MGNT teknolojileri, DGM yöntemini kullanan sistemlerden daha yüksek verimlilikte çalışmaktadır. MGNT teknolojisinin çalışma prensibine bakıldığında güç-gerilim özelliklerinde MGNT bağlıdır ve pil bankasını şarj etmek için kullanılacak ideal şarj akımını belirler. Buna cevaben MGNT yöntemi özellikle geliştirilmesi ve verimliliğinin arttırılması alanında araştırmacıların ilgisini büyük derecede çekmektedir. Değiştir gözle metodu (DGM) algoritmasında MGNT alanında oldukça popüler olmuştur. MGN ulaşmak için güneş panelinin özelliklerini adım adım araştırmak gerekir. Bu çalışmada optimizasyon işlemlerinde temel olarak kullanılan arama algoritmaları yani genetik algoritma (GA) ve parçacık sürü optimizasyonuna (PSO) dayanan MGNT yapabilmek için bir yöntem önermekteyiz. Kullanılan optimizasyon algoritmaları başlangıç noktasında rastgele arama işlemi yaparak mevcut maksimum değerleri bulmaya yönelik üretilen dizi öğelerine dayanmaktadır. MATLAB/SIMULINK ortamında modelleme ve simülasyona dayalı MGNT, DGM, GA ve PSO algoritmaları karşılaştırılmıştır. Sonuçlara göre PSO yönteminin ideal arama algoritmalarının kullanılmasında sistemin verimliliğini geleneksel algoritmaya göre önemli ölçüde artırdığını göstermektedir.
Hybrid nature-inspired optimization for stability and disturbance rejection in tethered unmanned aerial vehicles.
The study proposes a new hybrid optimization model that is intended to be used in the design of a high-level attitude control system to be applied in tethered Unmanned Aerial Vehicles (UAVs). The suggested solution is based on a Fractional-Order Proportional-Derivative-Integral (FOPDD-I) controller alongside a hybrid optimum algorithm that will be a fusion of Harris Hawks Optimization, the Eagle Strategy, and Particle Swarm Optimization (HHHO-ES-PSO). A systematic comparison of the optimized FOPDD-I controller performance with a number of benchmark control schemes is made, such as the Conventional PID, Cascade PID, classical Active Disturbance Rejection Control (ADRC), and Advanced ADRC. Extensive simulations with MATLAB indicate that the HHHO-ES-PSO-tuned FOPDD-I controller has a better dynamic behavior, which is characterized by higher stability, quicker transient response, and better disturbance rejection than the traditional ones. The quantitative results of optimization show an increase in the proportional gain (K_p) by 56.5% and in the integral (K_i) gain by 65.2% and a reduction in the derivative gain (K_d) by 98.4% effectively reducing the yaw overshoot and oscillatory behavior. In addition, the parameters of the fractional-order were also adjusted in an adaptive manner, which resulted in adaptability gains of 12.5% and 14.7% in nonlinear dynamic conditions. Conversely, traditional PID and Cascade PID controllers only offered small gains in tuning, whereas classical and improved ADRC methods demonstrated moderate, but relatively small, gains in performance. The results of the study have also demonstrated that a significant portion of the value of applying a fractional-order control in conjunction with hybrid metaheuristic optimization lies in the fact that the suggested model, FOPDD-I controller, is a powerful and adaptable approach to tethered UAV attitude control in highly complex and uncertain operating conditions.
Sıra-bağımlı hazırlık zamanlı genel montaj hattı dengeleme problemlerinin çözümü için bir hibrit algoritma önerisi
Basit Montaj Hattı Dengeleme Problemleri (BMHDP) ile ilgili literatürde bir çok çalışma yapılmıştır. Ancak BMHDP'de bulunan kısıtlardan dolayı yapılan akademik çalışmalar ve endüstrideki uygulamalar arasında büyük bir boşluk bulunmaktaydı. Bu boşluğun kapatılması için Genel Montaj Hattı Dengeleme Problemleri (GMHDP) adı altında daha çok endüstrinin pratik sorunlarını çözmeye yönelik çalışmalar başlamıştır. Otomotiv ve elektronik sektöründe sıkça rastlanan sıra-bağımlı hazırlık zamanları, daha önce yapılan Montaj Hattı Dengeleme (MHD) çalışmalarında ele alınmamıştır. Daha önceleri, MHD çalışmalarında hazırlık zamanları, istasyon zamanlarına eklenerek problemler çözülmekteydi. Bu yaklaşım sorunu çözmede yetersiz kaldığı için sıra-bağımlı hazırlık zamanlı GMHDP çalışmaları ortaya çıkmıştır. Sıra-bağımlı hazırlık zamanlı GMHDP, NP-zor yapıda ve çok karmaşık problemler olduğundan lineer programlama ve dal-sınır algoritması gibi belirli (deterministik) yöntemler, makul zamanlarda çözüm üretememektedir. Bu çalışmada problemlerin çözümünde metasezgisel bir yöntem olan yeni bir Diferansiyel Gelişim Algoritması (DGA) ve Diferansiyel Gelişim Algoritması (DGA) - Parçacık Sürü Optimizasyonu (PSO) metasezgisellerinden oluşan bir Hibrit Algoritma (HA) geliştirilmiştir. Geliştirilen DGA ve HA'nın performansı literatürdeki test problemleri üzerinde denenmiş ve bu algoritmaların literatürde daha önce geliştirilmiş sezgisel yöntemlerden daha iyi sonuçlar verdiği tespit edilmiştir.
Hybrid global maximum power point tracking system for solar panels
Due to the nonlinearity of the power-voltage (P-V) characteristic, maximum power can be obtained from the PV panel at a single operating point called the Maximum Power Point (MPP). This point, which varies depending on environmental and load conditions, must be determined continuously by a system known as the Maximum Power Point Tracking (MPPT) system. The situation where some parts of the PV panel receive different radiation due to obstructions such as dirt, clouds and trees is called partial shading. In the absence of partial shading, the P-V curve has only one maximum power point, while in the case of partial shading, multiple local maximum power points occur. Determining the highest value (global maximum power point GMPP) among these points and operating the PV panel at this point is a problem that classical MPPT systems cannot solve. As a result, in the case of partial shading, it is necessary to employ GMPP tracking systems capable of locating the GMPP. In this thesis study, a new bypass diode-based hybrid MPPT system is designed, which uses currents passing through the bypass diodes to estimate the location of the GMPP and then searches only around this location using the Particle Swarm Optimisation (PSO) algorithm.
Balon balığı davranışı tabanlı yeni bir metasezgisel optimizasyon algoritması
Bu tez çalışması kapsamında tamamen yenilikçi bir metasezgisel optimizasyon algoritması önerilmiştir. Bu yeni yöntem, Torquigener albomaculosus isimli balon balığı türünün deniz tabanında oluşturduğu dairesel yapılardan esinlenerek oluşturulmuştur. Oluşturulan yenilikçi yöntemin temel parametreleri balon balığının dairesel yapıyı oluşturduğu süreçte gözlemlenen parametreler ile belirlenmiştir. Bu amaçla bu doğal fenomenin gerçekleştirilmesi sürecine detaylı bir şekilde yer verilmiştir. Ayrıca çalışmada optimizasyon kavramı, gelişim süreci ve etkinlik alanları hakkında detaylı bilgilere yer verilmiştir. Bu tezde metasezgisel optimizasyon kavramını oluşturan genel terimler hakkında bilgi verilmiş ve literatürde yaygın olarak kullanılan metasezgisel optimizasyon yöntemleri açıklanmıştır. Tez çalışmasına konu olan balık davranışı, imgeler ve videolar üzerinden detaylı bir şekilde analiz edilmiş ve bu davranışın matematiksel modeli gerçekleştirilmiştir. Oluşturulan yöntemin başarımını artıracak çeşitli yaklaşımlara da değinilmiştir. Balon balığına ait dairesel yapıların detaylı bir şekilde irdelenmesi sonucu, doğada sıklıkla karşılaşılan altın orana yakınsayan değerler ilk olarak yine bu tez kapsamında belirlenmiştir. Geliştirilen yöntemin performans analizi literatürde sıklıkla kullanılan çok sayıda test fonksiyonu üzerinden gerçekleştirilmiştir. Ayrıca bir elektrik motorunun birim basamak cevabının iyileştirilmesi amacıyla kullanılan kontrolör yapısının parametreleri de bu önerilen yöntem ile ayarlanmıştır. Metasezgisel optimizasyon algoritmalarının popülaritesi ve kullanım alanları gelişen hesaplama kapasitesine bağlı olarak her geçen gün artmaktadır. Bilim insanlarının doğada yaşayan canlıları etkili ve başarılı bir şekilde izleyebilmelerini sağlayan cihazların yeteneklerine bağlı olarak gelecekte bu eğilimin daha da artacağı tahmin edilmektedir.
Bir akıllı mikro şebekenin çok amaçlı hibrit meta sezgisel algoritmayla optimizasyonu
Teknolojinin gelişmesi, nüfus artışı, elektrikli araçların kullanımının yaygınlaşması, fosil kaynakların azalması dünya çapında enerji talebini artırmıştır. Yenilenebilir enerji kaynakları çevreyle dost olması, doğada bol bulunması, toprak erozyonunu azaltması, yakıt maliyetinin olmaması gibi avantajlarından dolayı yenilenemeyen enerji kaynaklarına alternatif enerji kaynakları olarak görülmüştür. Mikro şebekeler yenilenebilir ve yenilenemeyen enerji kaynaklarından oluşan şebekeye bağlı ve şebekeden bağımsız çalışabilen küçük güçlü enerji şebekeleridir. Optimizasyon olası tasarım çözümler içinde en uygun çözümü bulmaktır. Fakat bütün optimizasyon teknikleri problem için uygun çözümü bulamaz. Ancak probleme en uygun optimizasyon tekniği uygun çözümü bulabilir Bu çalışmada rüzgâr türbini, güneş paneli, dizel jeneratör, batarya ve yüklerden oluşan bir mikro şebekenin optimizasyonu incelenmiştir. Mikro şebekenin güvenilirlik, çevresel faktörler ve boyutlandırma amaçlı optimizasyonunu yapmak için farklı üç meta sezgisel optimizasyon yönteminden yararlanılmıştır. Bu yöntemler Parçacık Sürü Optimizasyon, Kırlangıç Sürü Optimizasyonu ve Hibrit Parçacık Kırlangıç Sürü Optimizasyonudur. Bu meta sezgisel algoritmalarda parametre analizi yapılmıştır. Probleme en uygun parametreler elde edilmiştir. Bu meta sezgisel optimizasyon teknikleri problemin çözümü için uygulanmış ve simülasyon sonuçları karşılaştırılmıştır. Simülasyon sonuçları her üç optimizasyon için de iyileşmeler göstermiştir. Ancak Kırlangıç Sürü Optimizasyonu enerji kaynaklarını en iyi şekilde optimize etmiştir.
Çok seviyeli eviricilerde anahtarlama açılarının optimizasyonu
Bu tez çalışmasında, Seçici Harmoniklerin Eliminasyonu Darbe Genişlik Modülasyon Tekniği (SHEPWM) kullanılarak, farklı seviyelerdeki eviricilerin çıkış dalga şekillerindeki belirli harmonikler elimine edilmiştir. SHEPWM tekniği ile baskın harmonikleri yok etmek için elde edilen anahtarlama açılarının bulunmasını sağlayan lineer olmayan denklem takımları, Parçacık Sürü Optimizasyon (PSO) ve Genetik Algoritmalar (GA) yöntemleri ile optimize edilmiştir. Böylece, çıkış dalga şeklinin toplam harmonik distorsiyon miktarı azaltılmıştır. Optimize edilmiş sonuçlar yedi ve on bir seviyeli bir evirici üzerinde denenmiş ve çıkış dalga işaretleri gözlemlenmiştir. Elde edilen verilere göre genetik algoritma ile yapılan optimizasyon sonuçlarının parçacık sürü optimizasyonu ile yapılan optimizasyon sonuçlarına göre daha iyi olduğu gözlemlenmiştir.
A novel geometry parameterization, optimization and simulation of realistic AL2O3-based optical waveguide Y-branches
Integrated optics are expected to exhibit a growth rate similar to that exhibited by integrated electronics several decades ago. However, in order to maintain its growth and to produce highly functional, densely integrated optical devices, advanced design methods should be developed. In this thesis, we showcased how to merge an optimization technique with a powerful electromagnetic solver to form a design tool which is capable of finding optimal designs while fulfilling some constraints. Namely, we used Particle Swarm Optimization algorithm combined with Finite-Difference Time-Domain electromagnetic solver to find the optimal geometry of a single-mode optical waveguide Y-branch while ensuring design fabricability within a 1 μm-resolution standard lithography. The proposed design has a mean total insertion loss of 0.45 dB over wavelengths ranging from 1450 to 1580 nm with a footprint of around 40 by 10 μm. Novel aspects of our work include the introduction of a new design parameterization and the usage of a weakly guiding material system, namely Al2O3 over SiO2 which is more challenging than strongly guiding material systems. Finally, all simulations presented in this thesis are based on a realistic waveguide geometry which proved to be extremely important for simulations to reflect reality. In this thesis, amorphous Al2O3 grown using Atomic Layer Deposition technique was chosen because it is very promising for the realization of active and passive integrated optical components.
Uçak enerji manevra yapabilirlik ve performans parametrelerinin metasezgisel yöntemlerle modellenmesi
Bu tez kapsamında; uçakların performans limitlerini gösteren, farklı özgül güç fazlalarında uçabilecekleri irtifa ve hız kombinasyonlarını sunan, herhangi bir matematiksel işleme gerek kalmadan minimum tırmanma süresine karşılık gelen yörüngenin belirlenmesine yardımcı olan özgül güç fazlası (Ps) eğrilerinin elde edilebilmesi için bir yöntem sunulmuştur. B737-800 uçağı için sunulan yöntem; aerodinamik model, itki ve yakıt debi modellerinden oluşan uçak performans modeli ve Ps modelini içermektedir. İtki modeli için PW4056 turbofan motoruna ait gerçek tırmanma itki verileri kullanılmıştır. Bu motor için oluşturulan modelde, itkinin irtifanın bir fonksiyonu olduğu dolayısıyla sıcaklık, yoğunluk, basınç ile değiştiği yine Mach sayısının bir fonksiyonu olduğu göz önünde bulundurulmuştur. İtki modeli dışındaki diğer tüm modellemelerde B737-800 uçağına ait gerçek uçuş veri kaydı (FDR) verileri kullanılmıştır. Yakıt debi modeli, Ps eğrilerinin yüksek doğrulukta elde edilebilmesi için önemli olan ve uçuş süresince yakıt tüketimine bağlı sürekli azalan ağırlık kuvvetinin hesaplanmasına olanak sağlamaktadır. Aerodinamik modelde ise kritik Mach sayısı üzerindeki Mach değerlerindeki sıkıştırılabilir sürükleme artışı ve profil eğriliği göz önünde bulundurulmuştur. Ps eğrileri uçak performans modeli kullanılarak elde edilmiştir. Eğri verileri, sonrasında oluşturulan Ps modeli için kaynak veridir. Bu çalışma, bir uçağa ait gerçek FDR verilerinin bulunması durumunda o uçağa ait tırmanma yörünge tahmini ve Ps grafiklerinin nasıl elde edileceği hakkında bir yöntem sunmaktadır. Modellerin oluşturulması için guguk kuşu arama algoritması yöntemi (CSA) kullanılmıştır. Farklı bir metasezgisel yöntem olan parçacık sürü optimizasyonu (PSO) yöntemi, CSA modellerini doğrulamak için kullanılmıştır. Matlab programı kullanılarak yapılan optimizasyon işlemlerinin tümünde, her iki metasezgisel yöntemle de doğru sonuçlar elde edilmiştir.
Uçak itki sistemlerinin tasarım ve performansının sezgisel yöntemlerle optimizasyonu
Bu tez kapsamında; Karınca kolonisi ve Parçacık sürü optimizasyon algoritmalarından faydalanılarak çok boyutlu ve çok hedefli hibrit bir optimizasyon algoritması ACOPSO (Ant Colony Optimization – Particle Swarm Optimization) geliştirilmiştir. Bu algoritma ile özellikle havacılıkta kullanılan itki sistemlerinin tasarım ve optimizasyonunda ihtiyaç duyulan doğrusal olmayan ve birçok yerel çözüme sahip zorlayıcı problemlerin çözülebilmesi amaçlanmıştır. İkinci aşamada bu kod kullanılarak turbojet, turboşaft, turboprop ve turbofan motorların performans optimizasyonu yapılmıştır. Özellikle gaz türbinli motorların tasarım dışı noktalardaki uyumluluk ve performans tasarımının iyileştirilebilmesine yönelik problemler çözülmüştür. Tasarım çalışmasına örnek olarak; ticari olarak yaygın bir kullanıma sahip olan turboprop motorunun, serbest türbinli ve ayrık akışlı turbofan varyantlarının modellenmesi ve hesaplamaları yapılmıştır. Öncelikle tek şaftlı bir turboprop motorun kalkış, seyir ve dolanma noktalarında tasarım dışı hesaplamaları ACOPSO ile gerçekleştirilmiştir. Ardından, bu motor serbest türbinli turboşaft konfigürasyona dönüştürülmüştür. Daha sonra bu serbest türbinli motorun ayrık akışlı bir turbofan motora dönüştürülmesi ile elde edilecek maksimum itki bulunmuştur. Literatürden bulunan bir fan haritası bu optimum fan basınç oranı, by-pass oranı ve hava debisine göre ölçeklenmiş ve tasarım dışı noktalarda fan performansı hesaplanmıştır.
Yapay sinir ağları kullanılarak fotovoltaik panel güç çıkışlarının tahmini ve sezgisel algoritmalar ile karşılaştırılması
Farklı zamanlarda fotovoltaik(FV) sistemlerden üretilen güç değerlerinin tahmini güneş panellerinin güvenilir bir enerji kaynağı olarak efektif kullanılması ve ekonomik kullanılması açısından gereklidir. Güneş panellerinden üretilen çıkış gücünün kestirimi aynı zamanda, güneş panellerinin kurulumu, elektrik şirketlerine rehberlik etmesi, enerjinin yönetimi ve dağıtılması ve bunun yanında en kısa sürede optimum enerjiyi elde edebilir hale gelmek ve maksimum üretim kapasitesi ulaşmaya yönelik gerekli panel adaptasyonlarının tespit edilmesi için gerekli zamandan kazanç; ek işçilik maliyetlerinin azaltılması anlamında büyük önem arz etmektedir Bu çalışmada, FV panellerinden elde edilen güç değerlerinin aylık olarak tahmini için farklı algoritmalar ile öğrenebilen Yapay Sinir Ağları(YSA) kullanılmıştır. Altı farklı açısal konuma yerleştirilen panellerden elde edilen güç değerlerinin tahmin edilmesinde Parçacık Sürü Optimizasyonu(PSO), Geriye Yayılım(GY) ve Klonal Seçim Algoritması(KSA) ile eğitilen YSA modellerinden yararlanılmıştır. Tahmin sonuçlarının doğrulanmasında üç popüler istatiksel değerlendirme kriteri olan Ortalama Mutlak Yüzde Hata (MAPE), Ortalama Karesel Hataların Karekökü (RMSE) ve Varyans (R2) eşitliklerinden yararlanılmıştır. Her üç kriterlerden elde edilen doğrulama sonuçları incelendiğinde, hemen hemen tüm aylar için PSO algoritması ile eğitilen YSA yapısının, KSA ve GY algoritmaları ile eğitilen YSA yapılarına göre daha başarılı olduğu görülmüştür. Bazı sonuçlarda ise GY ile eğitilen YSA yapısının, PSO ile eğitilen YSA yapısına göre, sonuçlar birbirine yakın olmakla birlikte daha başarılı olduğu anlaşılmıştır.
Eruh su dağıtım şebekesinin metasezgisel yöntemlerle optimizasyonu
Ülkemizde artan nüfusa bağlı olarak su kaynaklarının doğru kullanımı ve suyun tüketicilere ulaştırılması konuları gittikçe önemini arttırmaktadır. Suyun tüketicilere ulaştırılması maliyet gerektiren birçok işlemden oluşmaktadır. Bu maliyetin büyük bir kısmını su dağıtım şebekeleri oluşturmaktadır. Bu doğrultuda suyun tüketicilere ulaştırılması için kullandığımız şebeke borularının tasarımı da önem kazanmaktadır. Şebeke borularının maliyetlerini azaltmak için şebekenin tasarımı ve optimize edilmesi amacıyla kullanılan birçok yöntem bulunmakta olup, metasezgisel yöntemler kullanılarak boru çaplarının optimize edilmesi de bunlardan biridir. Bu çalışmada da mevcut bir içme suyu şebeke hattı, Epanet programında yeniden tasarlandıktan sonra Epanet-Matlab araç seti kullanılarak şebekedeki boruların çapları ile ilgili maliyet optimizasyonu yapılmıştır. Optimizasyon da metasezigesel yöntemler olan genetik algoritma (GA) ve parçacık sürü optimizasyonu (PSO) algoritmaları kullanılmıştır. Epanet programı ile tasarım yapılırken su dağıtım şebekesinin boru kotları ve çapları mevcut durumuna uygun bir şekilde hazırlanmıştır. Mevcut durumuna uygun bir şekilde Epanet programı yardımı ile yeniden tasarlanan şebeke hatları Matlab programına aktarıldıktan sonra şebeke borularına belli basınç kısıtlayıcıları getirilmiştir. Bu doğrultuda genetik algoritma ve parçacık sürü optimizasyonu algoritmaları kullanılarak şebeke boruları optimize edildikten sonra elde edilen yeni boru çapları yeniden Epanet programına girilerek sistem başarılı bir şekilde çalıştırıldı. Genetik algoritma ve parçacık sürü optimizasyonu algoritmaları ile yapılan optimizasyon sonuçları karşılaştırıldı. Bu tez çalışması kapsamında ele alınan Siirt iline bağlı Eruh ilçesi içme suyu şebeke hattı ile ilgili, yapılan optimizasyonlar sonucunda şebekenin boru maliyetlerinin bir miktar düşürüldüğü görülmüştür. Elde edilen sonuçlar incelendiğinde yapılan optimizasyonda kullanılan algoritmaların kontrol parametrelerinin değişkenliğine bağlı olarak ortaya çıkan maliyetin azalma miktarı da farklılık göstermiştir. Bu tez çalışmasında Epanet-Matlab araç seti kullanılarak yapılan maliyet analizinde doğru kontrol parametreleri kullanıldığında başarılı sonuçlar elde edildiği tespit edilmiştir. Anahtar kelimeler: Epanet programı, Matlab, Epanet-MATLAB araç seti, metasezgisel optimizasyon algoritmaları, Genetik algoritma, Parçacık sürü optimizasyonu algoritması
Çekirge optimizasyon algoritması ve yapay sinir ağları kullanılarak hane güç tüketimi tahmini
Hibrit zeki sistemler farklı yapay zeka yöntem veya tekniklerinin birleştirilmesi ile ortaya çıkan zeki teknolojilerdir. Bu sistemlerde genellikle yapay sinir ağları (YSA), bulanık mantık ve evrimsel algoritmaların birlikte kullanımı uygulanmaktadır ve deneysel analizlerde bu sistemler ile daha başarılı sonuçlar elde etmek mümkün olmaktadır. Özellikle sürü-tabanlı optimizasyon algoritmalarının YSA ile entegre edilmesi ile sınıflandırma, tahmin, eğri kestirimi gibi birçok problem kolaylıkla çözülebilmektedir. Çekirge optimizasyon algoritması (ÇOA)' da YSA ile birleştirilerek oluşturulan son yıllarda yaygın olarak kullanılan başat meta-sezgisel optimizasyon algoritmalarından birisidir. Bu çalışmada, ÇOA ile YSA tabanlı bir hibrit zeki sistem (ÇOA-YSA) önerilmektedir. Çalışmada çok katmanlı ileri yönlü bir YSA mimarisi ÇOA ile eğitilerek, ağın en uygun ağırlıkları belirlenmiştir. Geliştirilen ÇOA-YSA hibrit zeki sistemi ile öncelikle doğrusal olmayan özel veya (XOR) problemi çözülmüş, daha sonra açık bir veriseti üzerinde hane için elektrik güç tüketimi tahmin edilmiştir. Hane için güç tüketiminin tahmininde yürütülen deneysel çalışmalarda, tez çalışmasında önerilen ÇOA-YSA hibrit zeki sistemi ile hesaplanan RMSE, MAPE ve R2 hata ölçüm sonuçları, Parçacık Sürü Optimizasyonu tabanlı YSA (PSO-YSA) ve Geriye Yayılım Algoritması tabanlı YSA (GYA-YSA) hibrit zeki sistemleri ile ulaşılan RMSE, MAPE ve R2 hata ölçüm sonuçları ile karşılaştırılmıştır. ÇOA-YSA sisteminde, 2007 Haziran ayı için hane güç tüketimi tahmininde ortalama RMSE, MAPE ve R2 hata ölçütleri sırası ile 2.7712, 0.9447, 0.8345 olarak hesaplanmıştır. Yine ÇOA-YSA hibrit zeki sistemi kullanılarak hane güç tüketimi tahmininde, 2008 Mayıs ayı için ortalama RMSE, MAPE ve R2 ölçütleri sırası ile 2.0856, 1.1418, 0.9248 olarak; 2009 Haziran ayı için ortalama RMSE, MAPE ve R2 ölçütleri sırası ile 3.705, 1.5597, 0.9249 olarak; 2010 Ocak ayı için ortalama RMSE, MAPE ve R2 ölçütleri sırası ile 3.1996, 1.6493, 0.8782 olarak hesaplanmıştır. Çalışmada yürütülen deneysel analizlerdeki bulgular, tez çalışmasında önerilen ÇOA-YSA hibrit zeki sisteminin başarım performansının RMSE ve MAPE hata ölçüm kriterleri için PSO-YSA ile GYA-YSA yöntemlerine göre yüksek olduğunu göstermektedir.
CMAC sinir ağı öğrenme yöntemi kullanılarak yeni melez GSA ve PSO optimizasyon algoritmalarının geliştirilmesi ve başarım analizi
Son zamanlarda karmaşık ve zorlu problemlerin çözümünde kullanılmak üzere geliştirilmiş metasezgisel algoritmaların sayısı oldukça fazladır. Bu algoritmaların birçoğu, doğal olayların, sistemlerin veya canlı türlerinin davranışlarından ilham alarak mühendislik problemleri için en iyi çözümü bulmayı amaçlamaktadır. Yeni algoritmaların bazıları en iyi çözüm arayışında, iki veya daha fazla algoritmanın veya metotların hibritleştirilmesi ile meydana gelmektedir. Bu tez çalışmasında, karmaşık ve zorlu mühendislik problemlerin çözümünde etkili ve verimli sonuçlar elde etmek için iki yeni algoritma geliştirilmiştir. Bunlardan birincisi, Newton'un evrensel çekim yasasına dayanarak geliştirilen Yerçekimsel Arama Algoritması (GSA) ile bir yapay sinir ağı yöntemi olan Serebellar Model Eklem/Artikülasyon Denetleyicisinin (CMAC) hibritleştirilmesine dayanan algoritmadır. İkincisi ise, kuş ve balık sürülerinin hayvan toplulukları içerisinde yiyecek bulma davranışlarından esinlenerek sunulmuş Parçacık Sürü Optimizasyonu (PSO) algoritması ile CMAC yapay sinir ağıyla hibritleştirilmesine dayanan algoritmadır. Geliştirilen GSA ve PSO algoritmaların varyantları sırasıyla CMACGSA ve CMACPSO olarak adlandırılmıştır. Önerilen CMACGSA algoritmasında GSA'daki parçacıkların / ajanların kütlesini hesaplamak için farklı bir öğrenme prosedürü kullanılmaktadır. CMAC sinir ağı, GSA parçacıklarının / ajanlarının kütlelerini hesaplamak için klasik GSA'ya entegre edilmiştir. Klasik GSA'da ajanlar başlangıçta rastgele olarak konumlandırılırken CMACGSA'da CMAC'in başlangıçta giriş değerlerini kuantalama işlemi CMACGSA'nın başlangıç kriteri olarak uygulanmıştır. Ek olarak, CMACGSA algoritmasına literatürde var olan üç farklı mekanizma eklenerek iyileştirmeler yapılmıştır. Bu mekanizmalardan ilki, yerel minimuma takılmasını önlemek için popüler yöntemlerden biri olan Lévy mutasyonu, ikinci mekanizma ise, yineleme sırasında arama sınırlarının aşılmasını önlemek için sınır kontrol yöntemidir. Sonuncusu, yineleme sırasında belirli sayıda iyileşme olmazsa, ajanların konumlarını rastgele yeniden belirleyen hata (sayaç) işleme mekanizmasıdır. Geliştirilen diğer algoritma olan CMACPSO'da ise, klasik PSO algoritmasındaki hız güncelleme mekanizmasında bulunan iki rastgele değişken yerine, dinamik öğrenme yeteneğine sahip değişkenler kullanılmıştır. Ayrıca algoritmanın başlangıç adımında CMAC'in kuantalama işlemi uygulanmış ve sınır kontrol mekanizması eklenmiştir. CMACGSA ve CMACPSO algoritmalarının performanslarını değerlendirmek ve klasik GSA ve PSO algoritmalarına göre üstünlüğünü incelemek için, standartlaştırılmış 2014 Evrimsel Hesaplama Kongresi tarafından sunulan CEC 2014 test paketi kullanılmıştır. Tezin deneysel analiz kısmında CEC 2014 test paketinden seçilen farklı türde toplam dört fonksiyon için iki boyutta (2D) sonuçlar elde edilmiştir. Ayrıca ek olarak, CEC 2014 test paketi için farklı boyutlarda (10D, 30D, 50D) da elde edilen sonuçlar değerlendirilmiştir. Elde edilen sonuçlar, klasik GSA ve PSO algoritmaları ile kıyaslanmıştır. Ayrıca, 30D'de elde edilen sonuçlar en güncel yöntemler (SOTA) ve önceki çalışmalarda bildirilen GSA ve PSO varyantları ile karşılaştırılmıştır. Karşılaştırma sonuçlarına göre, CMACGSA ve CMACPSO, geliştirilen öğrenme yeteneklerinden dolayı üstün performans sergilemişlerdir. Son olarak, CMACGSA ve CMACPSO'nun kapsamını ve gerçek dünya problemlerindeki uygulanabilirliğini incelemek amacıyla, bu algoritmalar farklı türde mühendislik problemleriyle test edilmiştir. Bu problemler; kaynaklı kiriş problemi, basınçlı kap tasarımı ve üç çubuklu makas tasarımı problemleridir. Bu problemlerin çözümü, mevcut algoritmalar ile karşılaştırılmış ve sonuç olarak, CMACGSA ve CMACPSO algoritmalarının mevcut bazı algoritmaların gerisinde kaldığı, klasik GSA ve PSO algoritmalarına göre ise daha başarılı performans gösterdiği görülmüştür.
El ile kavrama hareketinin düşünülmesi sırasında kaydedilen EEGişaretlerinin pso tabanlı sınıflandırılması
Beyin bilgisayar arayüzü (BBA) uygulamalarının önemli amaçlarından biri de engelli ve hasta bireyler için iyileştirme veya hayatlarını kolaylaştıracak yenilikçi çözümlerin araştırılmasıdır. Bundaki motivasyonlardan biri de felç veya kaza gibi durumlarla motor sinirlerinin zarar görmesi, insanların kas ve hareket kabiliyetlerini kısıtlasa da beyin düşünsel görevlerini yerine getirebilmesidir. Farklı tarzda temel düşünsel görevlerin otomatik çözümlenmesi bu tarz rahatsızlıkları olan kişiler için rehabilitasyon ve robot destekli teknolojilerine dayalı BBA sistemlerinin geliştirilmesine büyük fayda sağlayacaktır. Bu yüzden sağlıklı bireyler yerine hasta ve engelli bireylerden alınan veriler başarılı BBA uygulamaları için daha yol gösterici olacaktır. Bu tez çalışmasında da el hareket ve fonksiyon yetersizliği olan 10 gönüllü katılımcının sağ ve sol elinin kavramayı deneme hareketlerinin düşünülmesiyle kaydedilmiş ve ayrıca Clinical BCI Challenge WCCI 2020 yarışmasında da kullanılmış olan Elektroensefalografi (EEG) verileri üzerinde çalışılmıştır. Yüksek sınıflandırma başarımı amacıyla etkin elektrotlar ve öznitelikler önerilen yöntemle seçilmiştir. Öznitelik seçim aşamasında Parçacık Sürü Optimizasyonu (PSO) algoritması kullanılmıştır. Seçilen etkin parametreler sayesinde sağ ve sol elin hareketinin hayalinin ayrımı k-en yakın komşuluk, doğrusal ayırma analizi, destek vektör makineleri ve torbalama karar ağaçları algoritmaları ile sırasıyla %84.32, %80.25, %77.25 ve %83.08 oranında başarımlar elde edilerek sağlanmıştır.
Sezgisel optimizasyon yöntemleri ile varış zamanları farkı tabanlı hedef konumlandırma
Bir hedeften veya kaynaktan yayılan elektromanyetik, akustik veya sismik işaretler ve uzamsal olarak ayrı yerleştirilmiş alıcılar kullanılarak, hassas konum tespiti yapmak mümkündür. Alınan sinyalin gücü ve ortam zayıflatması bilindiğinde, merkezi alıcılar olan konum çemberleri tanımlanarak, bu çemberin kesişim noktasında hedef konumlandırılabilir. Alınan sinyal gücü (ASG) ile konum tespitinde, verici-alıcı veya alıcı-alıcı eş zamanlamasına gerek yoktur. Ancak yöntemin konum tespit doğruluğu yüksek değildir. Hedef ile alıcılar arasında eş zamanlama olduğunda veya alıcı tarafta, kaynaktan yayılan sinyal bilindiğinde, varış zamanları ile konum tespiti yapmak da mümkündür. Bu teknikte, ASG ile konum tespitinde olduğu gibi merkezinde alıcıların bulunduğu konum çemberlerinin kesişim noktası verici koordinatlarını vermektedir. Yöntemin doğruluğu yüksek olup, verici-alıcı eş zamanlaması gerektirdiği için pasif radar uygulamalarında kullanılamamaktadır. Buna karşın hedef koordinatları, kaynaktan yayılan sinyalin, birbirlerinden uzamsal olarak ayrı yerleştirilmiş eş zamanlı alıcılarda oluşan varış zamanları farkı (VZF) kullanılarak pasif olarak bulunabilmektedir. Bu yüksek lisans tezinde bağımsız (küresel) ve tam VZF setleri tabanlı uygunluk fonksiyonları ile sezgisel optimizasyon yöntemleri kullanılarak, sabit veya hareketli bir hedefin konumu pasif olarak bulunmuştur. İlk kez bu tezde kril sürüsü optimizasyonuyla (KSO) kullanılarak, bağımsız ve tam VZF setleri ile konum tespiti yapılmış ve KSO'nun karesel konumlandırma hatası parçacık sürüsü optimizasyonu ve Cramer-Rao alt sınır (CRAS) ile kıyaslanmıştır. Ayrıca yapılan benzetim çalışmaları ile KSO algoritmasının yakınsama hızının PSO'dan daha yüksek olduğu gösterilmiş ve bağımsız VZF seti için tanımlanmış olan teorik limitin (CRAS) tam VZF seti kullanıldığında KSO ile geçilebileceği ortaya konmuştur.
Varış zamanları farkı ile verici konumu tespitinde alıcı dizilerinin sezgizel algoritmalarla optimizasyonu
Elektromanyetik, sismik veya akustik yayılım yapan bir kaynağın konumu, geometrik olarak birbirlerinden ayrı yerleştirilmiş eşzamanlı alıcılarla tespit edilebilmektedir. Kaynaktan yayılan işaret eşzamanlı alıcılara farklı anlarda ulaştığı için varış zamanları farkı (VZF) ortaya çıkmaktadır. Alıcı tarafta oluşan zaman farkları kullanılarak, konum hatları tanımlanmakta ve kaynak bu konum hatlarının merkezinde konumlandırılmaktadır. VZF ile konum tespitinde yapılan hata, verici-alıcı geometrisine ve VZF kestirim hatasının varyansına bağlıdır. Aynı hedef noktası ve VZF kestirim hatası varyansı için iyi optimize edilmiş bir alıcı dizisi ile konum tespiti yapıldığında konumlandırma başarımı ciddi şekilde artmaktadır. Bu yüksek lisans tezinde alıcı dizisi doğrultu açısı optimizasyonu parçacık sürüsü optimizasyonu (PSO) ve kril sürüsü optimizasyonu (KSO) ile yapılmıştır. Önerilen yöntemde, eş açılı dairesel alıcı dizisinin ve iki boyutlu alıcı dizisinin doğrultu açısı, KSO ve PSO algoritmalarında Cramer-Rao alt sınırı (CRAS) uygunluk fonksiyonu olarak alınarak optimize edilmiş ve karesel konumlandırma hatasında belirgin bir azalma sağlanmıştır. Ayrıca KSO ve PSO yöntemleri, yakınsama hızı açısından birbirleri ile ve konumlandırma doğruluğu açısında da CRAS ile kıyaslanmıştır. İlk kez bu yüksek lisans tezinde KSO algoritması, VZF ile konum tespitinde alıcı dizisi optimizasyonunda kullanılmıştır.
Dikgen olmayan çoklu erişimde kaynak tahsisi
Dikgen Olmayan Çoklu Erişim (NOMA) sisteminde Kaynak Tahsisi (RA), Kullanıcı Eşleştirme (UP) ve Güç Tahsisi (PA) olmak üzere iki başlık altında incelenir. Kaynak tahsisi, UP ve PA'nın birlikte uygulanması ile gerçekleştirilir. UP ile hücredeki kullanıcılar birden fazla gruba ayrılır ve her grup için ayrı ayrı NOMA uygulanır. Bu çalışmada, her biri iki kullanıcıdan oluşan gruplar için güç alanında kaynak tahsisi yapılmıştır. Kullanıcıları eşleştirmek için Rastgele Eşleştirme, Optimal Kullanıcı Eşleştirme ve Uyarlanabilir Kullanıcı Eşleştirme algoritmaları ayrı ayrı uygulanmıştır. Uygulanan tüm bu eşleştirme algoritmaları için yine ayrı ayrı olmak üzere her bir algoritmadaki gruplar içerisinde güç tahsisi yapılmıştır. Güç tahsisi, sezgisel optimizasyon algoritmalarından biri olan Parçacık Sürü Optimizasyon (PSO) algoritması kullanılarak yapılmıştır. Algoritma, her bir grup içerisindeki kullanıcıların veri hızının OMA sistemindeki veri hızlarından düşük olmaması ve kullanıcılara atanan güç katsayılarının toplamının bire eşit olması kriterlerine göre çalıştırılmıştır. Çalışma kapsamında kullanıcıların optimal bir eşleşme ile gruplandırılması ve sistemin toplam veri hızının arttırılması hedeflenmiştir. Sonuçlar MATLAB programı kullanılarak grafikler üzerinden karşılaştırmalar yapılarak gösterilmiştir. Kullanılan eşleştirme algoritmaları ile beraber yapılan güç tahsisi sonucu elde edilen kullanıcı veri hızları ve sistemin toplam veri hızının OMA kullanıcı veri hızları ve sistemin toplam veri hızı ile karşılaştırılması yapılmıştır. Ayrıca kullanıcıların NOMA ve OMA hızları kullanılarak sistemin kazancı hesaplanmıştır ve grafik ile gösterilmiştir. PSO algoritmasının güç tahsisi üzerindeki performansının anlaşılabilmesi için literatürde sıkça kullanılan Channel State Information (CSI) tabanlı güç tahsisi yönteminden faydalanılmıştır. Bu iki yöntem karşılaştırılarak sonuçlar yorumlanmıştır.