İleri Mühendislik Çalışmaları ve Teknolojileri Dergisi
Yazarlar: ["Tarık TAŞPINAR", "Zeynep ORMAN"]
Konular:-
Anahtar Kelimeler:Gemi hız optimizasyonu,Yakıt tüketimi,Genetik algoritma,Makine öğrenmesi,Regresyon modelleri
Özet: Gemicilik sektöründe yakıt tüketimini ve dolayısıyla sera gazı emisyonunu azaltmaya yönelik bazı düzenlemeler yapılmaktadır. Bunların başında seyir hızlarının düşürülmesi gelmektedir. Bu çalışmada, zaman kısıtlamalı genetik algoritmalar (GA) kullanılarak hız optimizasyonu çalışması yapılmıştır. Böylece gemi yolculuklarında en az yakıt tüketimi veren hız profilleri araştırılmıştır. Ham veri seti üzerinde çeşitli veri bilimi teknikleri uygulanarak eksik veya hatalı verilerin düzeltilmesi ve yerel anormallik faktör algoritması kullanılarak anormalliklerin temizlenmesi sağlanmıştır. Daha sonra, korelasyon analizi ile regresyon değişkenleri arasındaki ilişkiler belirlenmiştir. Bu bölümün sonunda da en az yakıt tüketimiyle sonuçlanan optimum gemi hızının araştırılması için ön işlemden geçirilmiş veriler kullanılarak yakıt tüketimi tahmin modeli ortaya çıkarılmıştır. Regresyon tahmin modeli için bir dizi makine öğrenmesi teknikleri kullanılmıştır. Bunlar lineer regresyon(LR), K-En Yakın Komşuluk algoritması (KNN), Destek Vektörleri (SVR), Rastgele Orman (RF), ADABoost, Gradyan Artırmalar (GRB ve XGB) ve topluluk yöntemleridir. Ayrıca, tüm modeller için hiper parametre optimizasyonu yapılmıştır. Genetik algoritmada popülasyon bireyleri hız profilleri olup, ilklendirilmeleri için hız profillerinde rastgele modifikasyonlar denenmiştir. Sonuçta, genetik algoritmada farklı büyüklükteki mutasyon, çaprazlama, seçme, popülasyon sayısı, yolculuk gecikmesi ve hız limitleri kullanılarak minimum yakıt tüketimi ile sonuçlanan hız profilleri araştırılmıştır.