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, Multiobjective Combinatorial Optimization, Evolutionary Algorithm, Genetic Algorithm, Partial Information, Interactive Methods 111
  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: 182

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. Yenilenebilir enerji sistemleri ile entegre iki alanlı güç sisteminde yük frekans kontrolü için optimizasyon yöntemleri kıyaslaması

    Comparison of optimization methods for load frequency control in a two-area power system integrated with renewable energy systems

    FATİH DEMİRCAN

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2025

    Elektrik ve Elektronik Mühendisliğiİstanbul Teknik Üniversitesi

    Elektrik Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. AYŞEN DEMİRÖREN

  2. Le rapport des droits de l'homme au politique: Lefort et Rancière

    İnsan haklarının politik-olan bağlantısı: Lefort ve Rancière

    EYLEM YOLSAL MURTEZA

    Doktora

    Fransızca

    Fransızca

    2022

    FelsefeGalatasaray Üniversitesi

    Felsefe Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. ALİYE KARABÜK KOVANLIKAYA

  3. Cephinae (Hymenoptera: Symphyta: Cephidae) altfamilyasında konak kullanım genlerinin tüm genom boyunca karşılaştırmalı karakterizasyonu ve konak değişiminin evrimi

    Genome-wide comparative characterisation of host use genes and evolution of host shift in the subfamily Cephinae (Hymenoptera: Symphyta: Cephidae)

    ÖZGÜL DOĞAN

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    2021

    BiyolojiSivas Cumhuriyet Üniversitesi

    Moleküler Biyoloji ve Genetik Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. ERTAN MAHİR KORKMAZ

  4. Interaction of spatial configurations and language: an experimental inquiry

    Uzamsal konfigürasyonlar ve dil etkileşimi üzerine deneysel bir sorgulama

    NAZ BUSE YILMAZ

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2022

    DilbilimOrta Doğu Teknik Üniversitesi

    Bilişsel Bilim Ana Bilim Dalı

    DR. ÖĞR. ÜYESİ MURAT PERİT ÇAKIR

    DOÇ. DR. CENGİZ ACARTÜRK

  5. A novel approach for the incipience of sediment entrainment in a wide range of flow conditions via experimentally driven geno-fuzzy inference system model

    Deneysel veri tabanlı geliştirilen özgün genetik-fuzzy yöntemi ile akım şartlarının geniş aralığında sediment hareketinin başlangıcının araştırılması

    HUSSEIN BIZIMANA

    Doktora

    İngilizce

    İngilizce

    2020

    İnşaat Mühendisliğiİstanbul Teknik Üniversitesi

    İnşaat Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. ABDÜSSELAM ALTUNKAYNAK