Yazar "Bayraktar, Tugrul" seçeneğine göre listele

Listeleniyor 1 - 3 / 3
  • Küçük Resim Yok
    Öğe
    Effects of memory and genetic operators on Artificial Bee Colony algorithm for Single Container Loading problem
    (Elsevier, 2021) Bayraktar, Tugrul; Ersoz, Filiz; Kubat, Cemalettin
    The Artificial Bee Colony (ABC) algorithm is widely used to achieve optimum solution in a short time in integer-based optimization problems. However, the complexity of integer-based problems such as Knapsack Problems (KP) requires robust algorithms to avoid excessive solution search time. ABC algorithm that provides both the exploitation and the exploration approach is used as an alternative approach for various KP problems in the literature. However, it is rarely used for the Single Container Loading problem (SCLP) which is an important part of the transportation systems. In this study, the exploitation and exploration aspects of the ABC algorithm are improved by using memory mechanisms and genetic operators to develop three different hybrid ABC algorithms. The developed algorithms and the basic ABC algorithm are applied to a SCLP dataset from the literature to observe the effects of the memory mechanism and the genetic operators separately. Besides, a joint hybrid ABC algorithm using both reinforcement approaches is proposed to solve the SCLP. The results show that the joint hybrid ABC algorithm has emerged as a promising approach to solving SCLP with an average performance, and the genetic operators are more effective than the memory mechanism to develop a hybrid ABC algorithm. (C) 2021 Elsevier B.V. All rights reserved.
  • Küçük Resim Yok
    Öğe
    Optimization of without SCM concrete exposed to seawater according to minimum cost and CO2 emissions: Sustainable design with ABC algorithm
    (Elsevier, 2023) Kaplan, Gokhan; Bayraktar, Oguzhan Yavuz; Bayraktar, Tugrul
    The service life of marine concrete structures is relatively shorter due to various salts in seawater. In this context, assistance is obtained from the exposure classes in standards such as EN 206. In this study, an ABC-based (artificial bee colony) algorithm was developed that considers the CO2 emissions and cost analysis of concrete designed according to EN 206 standards. The number of studies involving algorithms in designs according to regulations and standards is very few in the literature. In addition, Supplementary Cementitious Materials (SCMs) are generally used in concretes exposed to sea water. This study investigated the physical, mechanical, durability, microstructure, cost and sustainability properties of concretes without SCM. This study produced nine concrete mixes with different cement dosages (260-300-340 kg/m3) and a water/cement ratio (0.45,0.55, and 0.65). The mixes were cured in normal water (NWC) and seawater (SWC). As the cement mixes' cement dosage increased, the water absorption and apparent porosity values decreased. Since the increase in the w/c ratio increased the capillary void content of the mixes, it enhanced the porosity and sorptivity values. While the 28d compressive strength of NWC-applied concretes varies between 31.3 and 39.8 MPa, the compressive strength of SWC-applied concrete varies between 30.7 and 36.8 MPa. After 80 wetting-drying cycles, the compressive strength of the concretes decreased below 20 MPa. The CO2 emission values of the concrete vary between 270 and 343 kg and their costs range between 17.9 and 21.5 $/m(3). According to the ABC algorithm, it was determined that cement dosage should be 260 kg/m(3), w/c ratio should be 0.45 for high compressive strength, low cost, and CO2 emission. As a result, it has been determined that a lower cost and more durable concrete design can be made if methods such as the ABC algorithm are combined with EN 206 standards.
  • Küçük Resim Yok
    Öğe
    Su dalga enerjisi üretimi ve yapay zekâ: asya, avrupa ve Türkiye’nin potansiyeli
    (2024) Kaymaz, Selma; Bayraktar, Tugrul; Sel, Çağrı
    Son yıllarda, sürdürülebilir bir dünya için yenilenemeyen enerji kaynaklarının kullanımının azaltılması gerekliliği giderek daha belirgin hale gelmektedir. Fosil yakıt tüketiminden, daha temiz bir enerjiye geçiş döneminde, yenilenebilir enerji kaynakları hızla gelişme göstermektedir. Bu gelişmeler ışığında su enerjisi teknolojilerine odak artmaktadır. Enerji potansiyeli için gerekli şartlar karşılandığı sürece; su kaynaklı enerji üretim projelerinin uygulanması ülkelerin refahına katkı sağlama potansiyeli taşımaktadır. Yenilenebilir enerji üretiminde rekabete konu olan su kaynaklı enerji üretimi için; literatürde kıtalar arası enerjinin incelendiği, su potansiyelinin ölçüldüğü, santraller için uygun yer seçiminin yapıldığı, dalga – iklim ilişkisinin incelendiği, okyanus enerjisi teknolojileri konularını içeren çalışmalarda geleneksel teknikler yanı sıra yapay zekâ tekniklerine de yer verilmektedir. Deneysel modelleme saha ölçüm tekniklerinin yüksek maliyetli olduğu, sayısal yöntemlerin parametre ve girdi hazırlık sürecinin zahmetli olması sebebiyle çeşitli yapay zekâ yöntemleri, su kaynaklı enerji üretimi teknolojisinde yoğun şekilde kullanılmaktadır. Yapay sinir ağları da bu alanda karşılaşılan problemlerin çözümünde kullanılan tekniklerden birisi olarak yer almaktadır. Bu derlemede, Asya ve Avrupa kıtasında su kaynaklı enerji üretimi hakkında yapılmış mevcut çalışmalardan bahsedilmekte, Türkiye’nin su enerjisi potansiyelini, mevcut literatür incelenerek ortaya konulmaktadır. Ayrıca yapay zekâ tekniklerinden yapay sinir ağı metodunun su enerjisi teknolojilerinde ne şekilde ve hangi ölçüde kullanıldığı ve kullanılan yöntemlerle ilgili literatüre yer verilmiştir.