Yazar "Pak, Semih" seçeneğine göre listele

Listeleniyor 1 - 2 / 2
  • Küçük Resim Yok
    Öğe
    Genetik algoritma ile grup asansör sistemleri için kabin yönlendirme sisteminin tasarımı ve gerçekleştirilmesi
    (Karabük Üniversitesi, 2019) Pak, Semih; Uysal, Ali
    Bu çalışmada, grup asansör sistemlerinde kabin yönlendirme problemi genetik algoritma ile ele alınarak katlardaki yolcuların kabin bekleme süreleri minimize edilmektedir. Çalışma kapsamında 5 kabinli ve 16 katlı bir asansör sisteminin modellemesi yapılarak bir simülatör programı geliştirilmiş ve çağrılarının dışarıdan alınabildiği gömülü donanım tabanlı bir deney düzeneği hazırlanmıştır. Deney düzeneği sayesinde geliştirilen algoritmalar, gereken donanımlarında eklenmesi ile mevcut asansör kontrol kartlarına uygulanabilir. Hazırlanan simülatör programında geleneksel kontrol algoritması ve genetik algoritma tabanlı kontrol algoritması aynı trafik senaryoları için test edilerek, enerji tüketim değerleri ve ortalama cevaplama süreleri hesaplanmıştır. Kontrol algoritmaları simülasyon sonuçlarına göre karşılaştırıldığında, genetik algoritma tabanlı kontrol algoritmasının enerji tasarrufu sağladığı ve ortalama bekleme süresini azalttığı görülmektedir.
  • Küçük Resim Yok
    Öğe
    Parameter estimation of the wind speed distribution model by dragonfly algorithm
    (Gazi Univ, Fac Engineering Architecture, 2023) Kose, Bayram; Aygun, Hilmi; Pak, Semih
    Purpose: In modelling wind speed by Weibull probability distribution function (Wpdf) for potential calculation of wind energy and wind speed characterization, the purpose of the study is to estimate the distribution parameters.Theory and Methods: The performance of the proposed method has been evaluated by comparing not only the classical methods which are the moment method (MM) and the least squares method (LSM) but also metaheuristic optimization algorithms which are Dragonfly Algorithm (DA), Genetic Algorithm (GA) and Particle Swarm Optimization (PSO). Determination coefficient (R2) and root mean square error (RMSE) were used to evaluate the performance of these parameter estimation methods. Results: Dat obtaine from 6 measurement stations were used in the study. The results show that while the DA method gives the best performance according to the determination coefficient (R2) criterion in all stations, it provides the best performance in 2 stations according to the root mean square error (RMSE) criterion. In addition, it was observed that the DA method showed better performance in all stations compared to the LSM method.Conclusion: It is seen that the proposed DA algorithm for wind energy potential calculation can be used to estimate Weibull and two-component mixed Weibull distribution parameters.