Geri Dön

Genetik algoritmaların yöneylem araştırmasındaki uygulamaları

Genetic algorithms applications in operational research

  1. Tez No: 120412
  2. Yazar: ÖZNUR İŞÇİ
  3. Danışmanlar: PROF. DR. SERDAR KORUKOĞLU
  4. Tez Türü: Doktora
  5. Konular: İstatistik, Statistics
  6. Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
  7. Yıl: 2002
  8. Dil: Türkçe
  9. Üniversite: Ege Üniversitesi
  10. Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: İstatistik Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
  13. Sayfa Sayısı: 415

Özet

V ÖZET GENETİK ALGORİTMALARIN YÖNEYLEM ARAŞTIRMASINDAKİ UYGULAMALARI İŞÇİ, Öznur Doktora Tezi, İstatistik Bölümü Tez Yöneticisi : Prof. Dr. Serdar KORUKOĞLU Ekim 2002, 393 sayfa Genetik algoritmalar son zamanlarda çeşitli alanlarda bir çeşit sezgisel yöntem olarak kullanılmaktadır. Genetik algoritmalar optimizasyon, sıralama-çizelgeleme, hat dengelemede geniş olarak kullanılır. Bazı kompleks optimizasyon problemlerini çözmek için genetik algoritmaları içeren olasılıklı algoritmalara ilgi artmaktadır. Bu çalışma, yöneylem araştırmasında genetik algoritmaların uygulanmasını göstermektedir. Yaşayan organizmalardaki genetik süreci, bilgisayar ortamına taşıyan genetik algoritmalar, araştırmacıların dikkatini çekmektedir. Çalışma ayrıca Steiner minimum ağaç probleminin genetik algoritma çözümü üzerinde de yoğunlaşmaktadır. Son olarak, mevcut çalışma tezde elde edilen sonuçlar esas alınarak genetik algoritmaların kullanımlarındaki etkinlikleri ve farklılıkları göstermektedir. Anahtar sözcükler : Genetik algoritma, optimizasyon, yöneylem araştırması, Steiner minimum ağaç problemi.

Özet (Çeviri)

VII ABSTRACT GENETIC ALGORITHM APLICATIONS IN OPERATIONAL RESEARCH İŞÇİ, Öznur Phd in Statistic Departman Supervisor : Prof. Dr. Serdar KORUKO?LU October, 2002, 393 pages Genetic algorithms have been used recently in various areas as a kind of intuitive method. Genetic algorithms are widely used in optimization, sorting-scheduling, line balancing. The interest in probability algorithms which include genetic algorithms is increasing to solve some complex optimization problems. This study has shown application of genetic algorithms in operational research. Genetic algorithms, which has successfully transferred genetical proceess in living organisms to computer medium has come to the attention of researchers. The study has also concentrated on genetic algorithm solution of Steiner minumum tree problem. Finally, the present work has revealed efficiencies and differences in usage of genetic algorithm on the basis of the results obtained in the thesis. Keywords : Genetic Algorithms, optimization, operation research, Steiner minimum tree problem.

Benzer Tezler

  1. Genetik algoritmaların yöneylem araştırmasında kullanılması

    Genetic algorithms in operational research

    KEMAL HAKAN HASŞERBETÇİ

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    1997

    İşletmeİstanbul Üniversitesi

    Üretim Yönetimi Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. MEHMET GÜNEŞ GENÇYILMAZ

  2. Genetik algoritmalarda optimizasyon ve bir uygulama

    Optimization with genetic algorithms and the application

    BAHATTİN VOLKAN GÜNGÖR

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2003

    İşletmeİstanbul Üniversitesi

    İşletme Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. ÖNER ESEN

  3. Uçuş ekip planlamada genetik algoritmalar yönteminin kullanılması

    The usage of genetic algorithms method in flight crew planning

    EMRE İPEKÇİ ÇETİN

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    2008

    Endüstri ve Endüstri MühendisliğiAkdeniz Üniversitesi

    İşletme Bölümü

    PROF. DR. AYŞE KURUÜZÜM

  4. Gezgin satıcı probleminin çözümüne yönelik algoritmik yaklaşımlar

    Gezgin satici probleminin çözümüne yönelik algoritmik yaklaşimlar

    SERÇİN ÖZKAN

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2010

    Endüstri ve Endüstri MühendisliğiGazi Üniversitesi

    Endüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. ORHAN TÜRKBEY

  5. Sıralamaya bağımlı hazırlık sürelerinin olduğu permütasyonlu akış tipi üretim çizelgeleme problemi için bir NSGA-II algoritması

    A NSGA-II for permutation flow shop scheduling problem with sequence dependent setup times

    NİLAY DOĞAN

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2013

    Endüstri ve Endüstri MühendisliğiEskişehir Osmangazi Üniversitesi

    Endüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    YRD. DOÇ. DR. TUĞBA SARAÇ