Geri Dön

Preference-driven evolutionary meta-heuristics for multiobjective combinatorial optimization

Çok amaçlı birleşi problemleri için tercihlerce yönlendirilen evrimci meta-sezgisel yöntemler

  1. Tez No: 116529
  2. Yazar: FATMA SELCEN PAMUK
  3. Danışmanlar: PROF.DR. MURAT KÖKSALAN
  4. Tez Türü: Doktora
  5. Konular: Endüstri ve Endüstri Mühendisliği, Industrial and Industrial Engineering
  6. Anahtar Kelimeler: Çok Amaçlı Birleşi Problemleri, Evrimci Algoritmalar, Genetik Algoritmalar, Kısmi Bilgi, Etkileşimli Yöntemler iv, Etkileşimli yöntemler, Multiobjective Combinatorial Optimization, Evolutionary Algorithm, Genetic Algorithm, Partial Information, Interactive Methods 111, Interactive methods, Genetic algorithms
  7. Yıl: 2001
  8. Dil: İngilizce
  9. Üniversite: Orta Doğu Teknik Üniversitesi
  10. Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
  12. Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
  13. Sayfa Sayısı: Belirtilmemiş.

Özet

öz ÇOK AMAÇLI BİRLEŞİ PROBLEMLERİ İÇİN TERCİHLERCE YÖNLENDİRİLEN EVRİMCİ META-SEZGİSEL YÖNTEMLER Pamuk, Fatma Selcen Ph.D., Yöneylem Araştırmaları Bölümü Tez Yöneticisi: Prof. Dr. Murat Köksalan Temmuz 2001, 182 sayfa Çok Amaçlı Birleşi Problemleri için çözüm kümeleri oluşturan ve bu kümeleri evrimleştirerek, belli bir karar vericinin tercih edeceği çözümlere doğru yönlendiren evrimci meta-sezgisel yöntemler geliştirdik. Geliştirdiğimiz Etkileşimli Evrimci Meta-Sezgisel Yöntem, karar vericiden sağlanan sürekli bilgi akışını temsil etmek için, dinamik bir uygunluk fonksiyonundan faydalanmaktadır. Karar vericinin beğenebileceği çözümler kendisine sunulmakta ve yaptığı ikili karşılaştırmalar kullanılarak sonradan geliştirilen çözümlerin uygunluğu hesaplanmaktadır. Tercih- Etkin Çözüm Kümesine Yaklaştırma Evrimci Meta-Sezgisel Yöntemi ise, karar vericinin tercihleri konusunda daha önceden, muhtemelen etkileşimli olarak, edinilmiş kısmi bilgilerden yola çıkmaktadır. Bireysel bir uygunluk fonksiyonunun yardımıyla, tek bir çözüm yerine, eldeki bilgiler ışığında tercih edilebilecek bir çözüm kümesi bulunmaktadır. Bu çözüm kümesinin genişliği, karar vericinin tercihleri hakkında sahip olunan kısmi bilginin kesinliğine bağlıdır. Rastgele oluşturulmuş bir dizi Çok Amaçlı Sırt Çantası Problemi ve Çok Amaçlı Kapsarağaç Problemi için gerçekleştirilen benzetimlerde, her iki yöntemin de çözüm kalitesi açısından son derece başarılı sonuçlar verdiği görülmüştür. Ayrıca, etkileşimli yöntemin ihtiyaç duyduğu karşılaştırma sayılan ile kısmi bilgi problemlerinin çözüm süreleri makul düzeydedir.

Özet (Çeviri)

ABSTRACT PREFERENCE-DRIVEN EVOLUTIONARY METAHEURISTICS FOR MULTIOBJECTIVE COMBINATORIAL OPTIMIZATION Pamuk, Fatma Selcen Ph.D., Department of Operations Research Supervisor: Prof. Dr. Murat Köksalan July 2001, 182 pages We propose evolutionary metaheuristics that maintain a population of solutions for Multiobjective Combinatorial Optimization problems and evolve the population towards the preferred solutions of a specific decision maker. The Interactive Evolutionary Metaheuristic uses a dynamic fitness function representing an ongoing flow of information elicited from the decision maker. Promising solutions are presented to the decision maker, whose pairwise comparisons are then used to estimate the desirability or fitness of newly generated solutions. The Evolutionary Metaheuristic for Approximating Preference-Nondominated Solutions starts out with some partial preference information, possibly generated interactively, and utilizes an individualized fitness function to converge towards, not a single solution, but a representative set of solutions favored by the information at hand. The breadth of the set depends on the precision of the partial information available on the decision maker's preferences. In simulation runs carried out for a number of instances of the Multiobjective Knapsack Problem and the Multiobjective Spanning Tree Problem, both algorithms yield highly satisfactory solutions. The number of comparisons required by the interactive algorithm and the computation times elapsed in the partial information case are both reasonable.

Benzer Tezler

  1. Eksternal etmoidektomiler

    Başlık çevirisi yok

    ERCÜMENT AKMAN

    Tıpta Uzmanlık

    Türkçe

    Türkçe

    1987

    Kulak Burun ve BoğazGazi Üniversitesi

    Kulak Burun Boğaz Ana Bilim Dalı

    PROF.DR. NECMETTİN AKYILDIZ

  2. New algorithms and techniques for microprocessor-controlled PWM induction drives

    Başlık çevirisi yok

    OSMAN KÜKRER

    Doktora

    İngilizce

    İngilizce

    1987

    Elektrik ve Elektronik MühendisliğiOrta Doğu Teknik Üniversitesi

    Elektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. H. BÜLENT ERTAN

  3. Traditional vernacular houses in Anatolia: The question of evaluative criteria

    Anadolu geleneksel yöresel konut mimarlığında değerlendirme ölçütleri sorunu

    OKAN ÜSTÜNKÖK

    Doktora

    İngilizce

    İngilizce

    1987

    MimarlıkOrta Doğu Teknik Üniversitesi

    Mimarlık Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. GÖNÜL TANKUT

  4. Türkiye'de üretilen dikiş ipliklerinin incelenmesi ve konfeksiyon endüstrisinde kullanım uygunluklarının araştırılması

    Başlık çevirisi yok

    CUMHUR ÇAKMAN

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    1985

    Tekstil ve Tekstil MühendisliğiEge Üniversitesi

    Tekstil Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. M. NAZMİ ERCAN