Büyük Patlama Büyük Çöküş Optimizasyon Algoritması Tabanlı Bulanık Modelleme Yöntemi Ve Yazılımı

Abstract

Genel anlamda modelleme, sistemlerin davranışını anlayıp bu davranışı matematiksel olarak ifade etme anlamına gelmektedir. Modeller, sistem davranışlarının analizinde, benzetiminde ve kontrolünde kullanılabilmektedirler. Gerçek hayatta kullanılan çoğu sistemin doğrusal olmayışı ve bu sistemlerin içyapılarının karmaşık oluşu, sistemlerin matematiksel modellerinin çıkarılmasını zorlaştırmakta ve hatta çoğu zaman imkânsız hale getirmektedir. Matematiksel modellemedeki zorluklar bulanık modelleme kavramının doğmasına sebep olmuştur. Bulanık modelleme, gerçek sistemden toplanan giriş – çıkış verilerini kullanarak sistemin bulanık modelinin oluşturulması işlemi olarak tanımlanabilir. Bu çalışmanın amacı, herhangi bir sistemden toplanan giriş – çıkış verilerini kullanarak sistemin bulanık model parametrelerini belirleyip bu parametreleri iyileştiren, grafiksel arayüzü olan ve MATLAB üzerinde çalışan bir yazılımın tasarlanmasıdır. Tasarlanan yazılım vasıtası ile en iyi (optimum) bulanık modelin oluşturulmasında, bulanık modelin giriş üyelik fonksiyonu parametrelerinin Büyük Patlama Büyük Çöküş optimizasyon algoritması ile iyileştirilmesi, çıkış üyelik fonksiyonu parametrelerinin ise yinelemeli en küçük kareler yöntemi ile hesaplanması hedef alınmıştır. Yazılımın tasarımı için ön çalışma olarak akademik dünyada kullanılan bulanık modelleme yazılımları incelenmiş ve tasarlanacak olan yazılım konusunda konunun uzmanı kişilerden fikirler alınmıştır. Bu bilgiler ışığında yazılım, MATLAB ortamında tasarlanmış ve birçok kez test edilmiştir. Yazılımın güvenilirliğinden emin olunduktan sonra biri statik olmak üzere dört farklı sistemden toplanan giriş – çıkış verileri ile sistemlerin bulanık modelleri tasarlanan yazılım kullanılarak oluşturulmuş ve ardından en popüler bulanık modelleme yazılımı olan ANFIS ile başarımı karşılaştırılmıştır.In general, modeling means to understand the behaviours of systems and than develop mathematical expressions of these behaviours. Models can be used to analyze, simulate and control systems. Most of the systems that are used in real life are not linear and internal structures of these systems are very complex so it is hard or sometimes impossible to design mathematical models of these systems. Difficulties in mathematical modeling have given birth to fuzzy modeling. Fuzzy modeling is to develop a fuzzy model by using input – output data that are collected from real system. The purpose of this study is to design a software that determines and optimizes fuzzy model parameters of a system with the input – output data that are collected from the system. Software has to run on MATLAB and have a graphical user interface. In addition, while generating the optimum fuzzy model of the system, the input membership function parameters are intended to be optimized by Big Bang Big Crunch optimization method and the output membership function parameters are intended to be calculated by recursive least squares method. For preliminary study, fuzzy modeling softwares are analyzed and ideas (about the software that has to be designed) are collected from the experts of fuzzy modeling. Software is designed on MATLAB environment and tested many times. After the tests, fuzzy models of the systems are developed from the input – output data of four different systems (one is a static system) and then the performance of the software is compared with ANFIS, the most popular fuzzy modeling tool.