Genetik-Simpleks hibrit algoritması ile doğrusal olmayan regresyon model parametrelerinin nokta tahmini

Authors : Özlem Türkşen, Fikret Akgün

Pages : 81-92

View : 20 | Download : 16

Publication Date : 2018-12-31

Article Type : Research

Abstract :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.
Keywords : Doğrusal olmayan regresyon, Parametrelerin nokta tahmini, Genetik Algoritma (GA), Nelder-Mead Simpleks (NMS) Algoritması, Hibrit algoritma, Taguchi deney tasarımı