Karınca algoritması ve tesis yerleşimi problemlerine uygulanması
Ant algorithm and application for problem of facility location
- Tez No: 154215
- Danışmanlar: Y.DOÇ.DR. NİHAN ÇETİN DEMİREL
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Endüstri ve Endüstri Mühendisliği, Industrial and Industrial Engineering
- Anahtar Kelimeler: Kareli Atama Problemleri, Karınca Algoritması, Tavlama Benzetimi, Meta-Sezgiseller X11, Quadratic Assignment Problem, Ant Algorithm, Simulated Annealing, Metaheuristics xiu
- Yıl: 2004
- Dil: Türkçe
- Üniversite: Yıldız Teknik Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Endüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: 156
Özet
ÖZET Karınca Algoritması optimizasyon problemlerinin çözümü için gerçek karınca kolonilerinin davranışlarından esinlenilerek geliştirilmiş sezgisel bir algoritmadır. Arama alanının araştırılmasında karıncalar tarafından yayılan fenomen kokusu seviyesinin değişimi kullamlmışür. Tesis yerleşimi problemleri (TYP), toplam malzeme taşıma maliyetlerini minimize edecek şekilde, m tesis n yerleşime atamakla ilgilenir. İlk defa 1957 yılında ortaya atılan Kareli Atama Problemi (KAP), eşit alanlı tesisler söz konusu olduğunda TYP olarak formüle edilebilir. KAP uygulamalarının NP-Zor yapıda olmasından dolayı sınırlı kullanımı, sezgisel algoritmaların gelişmesine sebep olmuştur. Çünkü optimal arama prosedürleri en fazla 15-20 tesis gibi küçük boyutlu problemlerle sınırlıdır. Bu sebepten dolayı, çalışmada Kareli Atama Probleminin çözümü için lokal arama prosesi Tavlama Benzetimi olan Karınca Algoritması sunulmuştur. C++ programlama dili ile kodlanan TavlamalıKarınca Algoritması literatürdeki mevcut problemler kullanılarak analiz edilmiş ve mevcut problemler için denenmiş sezgisellerin bazılarıyla karşılaştrnlmıştır.
Özet (Çeviri)
ABSTRACT Ant Algorithm is a heuristics algorithm which is developed from the inspiration of the behaviors of real ant colonies to solve optimization problems. In the exploration of the search space, the evoluation of pheromones which are laid on the ground by ants is used. Facility Layout Problems (FLPs) deal with assigning m facilities to n locations, in such a way that the sum of the material handling costs is minimised. Quadratic Assignment Problem (QAP) was first formulated in 1957 which can be formulated as FLP when equal area facilities are considered. The limited usage of QAP applications due to its NP-Hard structure, has caused the development of heuristics. Because optimal seeking procedures have been restricted to small sizes of the problem say maximum 15-20 facilities. Because of this, in this study, we presents the ant colony to solve the quadratic assignment problem (QAP) of which local search process is Simulated Annealing. AnnealingAnt Algorithm that is coded by C++ programming language is analysed by using current problems in the literature and is compared with other some heuristics.
Benzer Tezler
- Optimizasyon problemlerinin çözümü için yapay arı kolonisi algoritması tabanlı yeni yaklaşımlar
Novel approaches based on articial bee colony algorithm to solve optimization pronlems
MUSTAFA SERVET KIRAN
Doktora
Türkçe
2014
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolSelçuk ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
YRD. DOÇ. DR. MESUT GÜNDÜZ
- Sosyal örümcek algoritmasının sürekli ve ayrık optimizasyon problemlerinde performans iyileştirmeleri
Performance improvements of social spider algorithm in continuous and discrete optimization problems
EMİNE BAŞ
Doktora
Türkçe
2020
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolKonya Teknik ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. ERKAN ÜLKER
- Lojistik merkezi yer seçimi ve yerleştirme problemi
Logistic center selection and layout problems
FULYA ZARALI
Doktora
Türkçe
2018
Endüstri ve Endüstri MühendisliğiSakarya ÜniversitesiEndüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. Harun Reşit YAZGAN
- Yeni sezgisel yaklaşımlar ile konteyner yükleme problemi optimizasyonu
Container loading problem optimization with new heuristic approaches
MERVE ÖZDEMİR
Doktora
Türkçe
2023
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolSüleyman Demirel ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. TUNCAY YİĞİT
- An intelligent 3D placement methodology for drone networks
Dron ağlarında akıllı 3B yerleştirme metodolojisi
ÇAĞLAR KARAHAN
Yüksek Lisans
İngilizce
2021
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Teknik ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. BERK CANBERK