Yapay sinir ağları ve gezgin satıcı problemine uygulanmaları
Artificial neural networks for solving the travelling salesman problem
- Tez No: 142563
- Danışmanlar: PROF. DR. FÜSUN ÜLENGİN
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Endüstri ve Endüstri Mühendisliği, Industrial and Industrial Engineering
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2003
- Dil: Türkçe
- Üniversite: İstanbul Teknik Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Endüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: 126
Özet
YAPAY SINIR AĞLARININ GEZGİN SATICI PROBLEMİNE UYGULANMALARI ÖZET Bu çalışma, adından da anlaşılabileceği şekilde, iki temel kavram üzerinde durmaktadır: Yapay Sinir Ağlan ve Gezgin Satıcı Problemi. Gezgin Satıcı Problemi, kombinatoryal optimizasyonun en popüler problemlerinden bir tanesidir ve optimizasyon alanında geliştirilen yeni yaklaşımların kendilerini ispatlamaya çalıştıkları ilk çalışma alanlarından biri olarak haklı bir üne sahiptir. Gezgin Satıcı Problemi, kombinatoryal optimizasyon problemlerinin doğası gereği,“Np-complete”bir optimizasyon problemidir. Bu tip problemlerin çözümünde, optimum sonuca ulaşmada karşılaşılan zorluklardan dolayı, hızlı bir biçimde optimum çözüme yakın çözümler üreten sezgisel yöntemler sık sık kullanılmaktadır. Yapay Sinir Ağlan işte bu noktada, optimizasyon problemlerinin çözümüne yönelik geliştirilen yeni sezgisel yaklaşımlardan biri olarak karşımıza çıkmaktadır. Yapay Sinir Ağlan, insan vücudundaki Merkezi Sinir Sisteminin yapısına ve işleyişine ait temel ilkelerin modellenmesi niyetiyle ortaya çıkmış bir kavramdır. Paralel bir düzende sıralanmış işlemciler sistemi şeklinde de adlandırabileceğimiz Yapay Sinir Ağlan ile, Merkezi Sinir Sisteminden esinlenilerek, bilişsel ve duyumsal görevlerin yerine getirilmesinde seri işlemcilere yani günümüz bilgisayarlanna nazaran daha tatmin edici sonuçlann daha kolay bir biçimde elde edilmesi hedeflenmektedir. Yapay Sinir Ağlan, 1980'li yılların başından itibaren, kombinatoryal optimizasyon teorisinde zor olarak adlandınlan bazı problemlerin çözümüne yönelik alternatif bir yaklaşım olarak ele alınmaya başlanmıştır. 15 yılı aşan bu süreçte yapılan araştırmalar neticesinde geliştirilen sinir ağı yaklaşımlarının büyük bir çoğunluğu iki temel başlık altında toplanabilir: (1) Hopfield ağ yapılan ve (2) Öz-düzenlemeli haritalar. Sinir ağı yaklaşımlanmn, optimizasyon problemlerinde çözüm öncesi gerek modelleme ve programlama süreçlerinde gerekse veri toplama ve set oluşturma süreçlerinde getirdikleri katkılar göz ardı edilemez. Tüm bunların yanında. Yapay Sinir Ağlarının uygulama potansiyelinin hala çok uzağında bulunulduğu da düşünüldüğünde, Yapay Sinir Ağlan ilgi gösterilmeyi hak eden bir çalışma alanı olarak karşımıza çıkmaktadır. vıı
Özet (Çeviri)
ARTIFICIAL NEURAL NETWORKS FOR SOLVING THE TRAVELLING SALESMAN PROBLEM SUMMARY This study, as the name implies, brings together two principal concepts: Artificial Neural Networks and the Travelling Salesman Problem. The Travelling Salesman Problem is one of the most popular problems in combinatorial optimization and endowed with a right reputation as a first study range that new ideas about optimization try to proved themselves. The Travelling Salesman Problem, as natural for combinatorial optimization problems, is an Np- complete optimization problem. Because of the difficulties in finding optimal solutions for those kind of problems, heuristics are generally used for finding rapid and nearby optimal solutions. At this point, Artificial Neural Networks play a part of the new heuristics developed for finding good solutions to those kind of optimization problems. Artificial Neural Networks, also called Parallel Distributed Processing Systems, are intended for modeling the organizational principles of the Central Nervous System, with the hope that the biologically inspired computing capabilities of the Artificial Neural Network will allow the cognitive and sensory tasks to be performed more easily and more satisfactorily than with conventional serial processors. Artificial Neural Networks have been accepted an alternative approach for finding good solutions to some Np-complete problems in combinatorial optimization theory since the beginning of 1980s. Vast majority of neural network approaches, developed during this over- 15-year period, can be collected under two principal headings: (1) Hopfield networks and (2) Kohonen's Self-organizing Maps. The contributions of neural network approaches in either modelling and programming stages or data collecting and information gathering stages of solution period of combinatorial optimization problems can not be overpassed. Also, the practical capabilities of Artificial Neural Networks are still not to be realized. Once all the facts written above are thought about, then it is easy to understand how a deserve-attention study range Artificial Neural Networks is. IX
Benzer Tezler
- An Evolutionary approach for the single agu routing problem
Tek oya rota problemi için evrimsel bir yaklaşım
BENGİSU TULU
Yüksek Lisans
İngilizce
2000
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolOrta Doğu Teknik ÜniversitesiBilişim Sistemleri Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. NUR EVİN ÖZDEMİREL
- Hopfield modeli yapay sinir ağları ve uygulamları
Hopfield model neural networks and applications
HÜSEYİN ERBİLGİN
Yüksek Lisans
Türkçe
1993
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Teknik ÜniversitesiDOÇ.DR. LEYLA GÖREN
- Self-organizing neural network approach for the single AGV routine problem
Tek oya rota problemi için kendini düzenleyen sinir ağı yaklaşımı
MUSTAFA SOYLU
Yüksek Lisans
İngilizce
1997
Endüstri ve Endüstri MühendisliğiOrta Doğu Teknik ÜniversitesiEndüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. NUR EVİN ÖZDEMİREL
- Akış tipi çizelgeleme problemlerinin yapay sinir ağları ile modellenmesi
Modelling the flowshop scheduling problems with artificial neural networks
GÖKHAN SEÇME
Yüksek Lisans
Türkçe
2006
Endüstri ve Endüstri MühendisliğiErciyes Üniversitesiİşletme Ana Bilim Dalı
PROF.DR. MAHİR NAKİP
- Paralel programlama tekniklerinin gelişime dayalı algoritmalar üzerindeki etkinlik analizi
Efficiency analysis of parallel programming techniques on evolutionary algorithms
RÜŞTÜ AKAY
Doktora
Türkçe
2014
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolErciyes ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. ALPER BAŞTÜRK