Geri Dön

Solution to multi-objective hub location problem using evolutionary algorithms-An application to PTT network

Çok amaç fonksiyonlu merkez üssü yer seçimi probleminin evrimsel algoritmalar kullanarak çözümü-PTT ağına uygulama

  1. Tez No: 167143
  2. Yazar: ONUR ÇAMLAR
  3. Danışmanlar: DOÇ.DR. CANAN SEPİL
  4. Tez Türü: Yüksek Lisans
  5. Konular: Endüstri ve Endüstri Mühendisliği, Industrial and Industrial Engineering
  6. Anahtar Kelimeler: Merkez Üssü Yer Seçimi, Çok Amaç Fonksiyonlu Optimizasyon, Evrimsel Algoritmalar, Hub Location, Multi-objective Optimization, Evolutionary Algorithms IV
  7. Yıl: 2005
  8. Dil: İngilizce
  9. Üniversite: Orta Doğu Teknik Üniversitesi
  10. Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Endüstri Mühendisliği Bölümü
  12. Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
  13. Sayfa Sayısı: 135

Özet

oz ÇOK AMAÇ FONKSİYONLU MERKEZ ÜSSÜ YER SEÇİMİ PROBLEMİNİN EVRİMSEL ALGORİTMALAR KULLANARAK ÇÖZÜMÜ - PTT AĞINA UYGULAMA Çamlar, Onur M.S., Endüstri Mühendisliği Bölümü Tez Yöneticisi: Doç. Dr. Canan Sepil Aralık 2005, 123 sayfa Bu çalışmada PTT için, ilk kez Çetiner (2003) tarafından tespit edilen, merkez üssü yer seçimi problemi ele alınmış ve merkez üslerinin seçiminde birden fazla karar kriterinin kullanılması önerilmiştir. Problem için yazılan matematiksel model çok büyük olduğu için çözüm safhasında sezgisel yöntemler kullanılmıştır. Bu yapılırken, ilk önce NSGA-ıı ve SPEA2 adlı iki algoritma değişik merkez üssü yer seçimi problemlerinde test edilmiş ve daha iyi performans gösteren algoritma PTT probleminin çözülmesi sırasında kullanılmıştır.

Özet (Çeviri)

ABSTRACT SOLUTION TO MULTI-OBJECTIVE HUB LOCATION PROBLEM USING EVOLUTIONARY ALGORITHMS - AN APPLICATION TO PTT NETWORK Çamlar, Onur M.S., Department of Industrial Engineering Supervisor: Assoc. Prof. Dr. Canan Sepil December 2005, 123 pages In this study, we consider the hub location problem of PTT, first realized by Cetiner (2003), and propose the evaluation of multiple decision criteria while locating hubs. Since the mathematical model for the problem is too large to be solved, we utilize heuristic methods in the solution procedure. While doing this, we first test two algorithms, NSGA-II and SPEA2, on different hub location problems and use the algorithm with better performance while solving the PTT problem.

Benzer Tezler

  1. Heuristic approaches for multi-objective multiple allocation hub location problem

    Çok amaçlı çok atamalı ana düğüm ağ tasarımı problemi için metasezgisel yaklaşımlar

    İBRAHİM DEMİR

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2019

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolMarmara Üniversitesi

    Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DR. ÖĞR. ÜYESİ FATMA CORUT ERGİN

    DR. ÖĞR. ÜYESİ BERNA KİRAZ

  2. Multiobjective hub location problem

    Çok amaçlı merkez üssü yer seçimi problemi

    ARAS BARUTÇUOĞLU

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2009

    Endüstri ve Endüstri MühendisliğiOrta Doğu Teknik Üniversitesi

    Endüstri Mühendisliği Bölümü

    PROF. DR. MURAT KÖKSALAN

  3. Lojistik sistemlerin yapay sinir ağları ile modellenmesi, gerçeklenmesi ve kontrolü

    Modeling, implementation and control of logistics systems using artificial neural networks

    MURAT ERMİŞ

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    2005

    Endüstri ve Endüstri Mühendisliğiİstanbul Teknik Üniversitesi

    Endüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF.DR. FÜSUN ÜLENGİL

  4. Çok dönemli planlama çevreninde modüler kapasiteli ana dağıtım üssü yer seçimi ve ana dağıtım üssü ağı tasarımı problemleri

    Multi-period hub location and hub network design problems with modular hub capacities

    YUSUF SEÇERDİN

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2013

    Endüstri ve Endüstri MühendisliğiTOBB Ekonomi ve Teknoloji Üniversitesi

    Endüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    YRD. DOÇ. DR. SİBEL ALUMUR ALEV

  5. Çok amaçlı nsga-ıı ve mopso optimizasyon algoritmaları ilekablosuz algılayıcı ağlarında optimum küme başı yeri seçimive kümelemesi

    Selecting the optimum location of the cluster head in the wireless sensor networks and clustering via nsga-ii and mopso algorithms

    VAHİD FARYAD AGHJEH KAND

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2014

    Elektrik ve Elektronik MühendisliğiKaradeniz Teknik Üniversitesi

    Elektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    YRD. DOÇ. DR. GÖKCE HACIOĞLU