Çok temsilcili sistemlerde öğrenme algoritmaları ile en kısa yol problemlerinin çözümü
Solution of shortest path problems with learning algorithms in multiagent systems
- Tez No: 134186
- Danışmanlar: YRD. DOÇ. DR. ORHAN ENGİN
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Endüstri ve Endüstri Mühendisliği, Industrial and Industrial Engineering
- Anahtar Kelimeler: Çok Temsilcili Sistemler, Gerçek Zamanlı Öğrenme Algoritması, Q-Öğrenme Algoritması, Aktivite Tahmini Algoritması, En Kısa Yol Problemi, Multi- Agent Systems, Learning Real Time Algorithm, Q- Learning Algorithm, Activity Estimation Algorithm, Shortest Path Problem
- Yıl: 2003
- Dil: Türkçe
- Üniversite: Selçuk Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Endüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: 83
Özet
ÖZET Yüksek Lisans Tezi ÇOK TEMSİLCİLİ SİSTEMLERDE ÖĞRENME ALGORİTMALARI İLE EN KISA YOL PROBLEMLERİNİN ÇÖZÜMÜ İsmail KARAOĞLAN Selçuk Üniversitesi Fen Bilimleri Enstitüsü Endüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı Danışman: Yrd.Doç.Dr. Orhan ENGİN 2003, 72 Sayfa Jüri: Prof.Dr. Ahmet PEKER Doç.Dr. Hadi GÖKÇEN Yrd.Doç.Dr. Orhan ENGİN Bu çalışmada, son yılarda endüstriyel problemlerin çözümünde yaygın olarak kullanılan, yapay zeka tekniklerinin bir alt dalı olan çok temsilcili sistemlerde öğrenme algoritmaları 'nın en kısa yol problemlerinde uygulanabilirliği ve performansı incelenmiştir. Bunun için oluşturulan teorik en kısa yol problemleri, literatürde kullanılan, Gerçek Zamanlı Öğrenme, Q-Öğrenme, Aktivite tahmini algoritmaları ve yeni geliştirilen Gerçek Zamanlı Öğrenme-Aktivite Tahmini algoritması ila çözülmüştür. Problemin öğrenme algoritmaları ile çözümü için bilgisayar programları, Visual Basic 6.0 programlama dilinde hazırlanmıştır. Dört farklı öğrenme algoritması ile elde edilen sonuçlar, SPSS istatistiksel analiz programı yardımı ile analiz edilerek algoritmaların etkinliği belirlenmiştir.
Özet (Çeviri)
ABSTRACT Master Thesis SOLUTION OF SHORTEST PATH PROBLEMS WITH LEARNING ALGORITHMS IN MULTIAGENT SYSTEMS Ismail KARAO?LAN Selçuk University Graduate School of Natural and Applied Sciences Department of Industrial Engineering Supervisor: Assist. Prof.Dr. Orhan ENGİN 2003, 72 Page Jury: Prof. Dr. Ahmet PEKER Assoc. Prof. Hadi GÖKÇEN Assist. Prof. Dr. Orhan ENGİN In this paper, the applicability and performance of learning algorithms in multi-agent environment, which has using for industrial application in recent years, for shortest path problem have been investigated. For this purpose, some theoretical shortest path problems have been created and solved with Learning Real Time, Q- Learning, Activity Estimation Algorithms and a suggested algorithm. The computer programs for solving problems have been prepared in Visual Basic 6.0 programming language. The effectiveness of learning algorithms has been found by analyzing of results with SPSS statistical program.
Benzer Tezler
- Classification of abnormal respiratory sounds using deep learning techniques
Solunum seslerinin derin öğrenme yöntemleri ile sınıflandırılması
AHAMADI ABDALLAH IDRISSE
Yüksek Lisans
İngilizce
2023
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolGazi ÜniversitesiBilgisayar Bilimleri Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. OKTAY YILDIZ
- Modeling of the marine diesel engines with comparative machine learning methodologies
Gemi dizel motorların karşılaştırmalı makine öğrenmesi yöntemleri ile modellenmesi
MEHMET İLTER ÖZMEN
Doktora
İngilizce
2024
Gemi Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiGemi İnşaatı ve Gemi Makineleri Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. OSMAN AZMİ ÖZSOYSAL
- Design and deployment of deep learning based fuzzy logicsystems
Derin öğrenme tabanlı bulanık sistemlerin geliştirilmesi ve uygulanması
AYKUT BEKE
Doktora
İngilizce
2023
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Teknik ÜniversitesiKontrol ve Otomasyon Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. TUFAN KUMBASAR
- A multi-objective approach to cluster ensemble selection problem
Kümeleme topluluğu seçimi problemine çok amaçlı yaklaşım
DİLAY AKTAŞ
Yüksek Lisans
İngilizce
2019
Endüstri ve Endüstri MühendisliğiOrta Doğu Teknik ÜniversitesiYöneylem Araştırması Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ BANU LOKMAN
DOÇ. DR. TÜLİN İNKAYA
- Gerçel sayı kodlamalı genetik algoritmaların optimizasyonda kullanımı
Real coded genetic algorithms in optimization
AHMET ÖZTÜRK
Yüksek Lisans
Türkçe
2002
Astronomi ve Uzay Bilimleriİstanbul Teknik ÜniversitesiUzay Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. SÜLEYMAN TOLUN