Stochastic diffusion search and voting methods
Rastlantısal dağılım araması ve oylama yöntemleri
- Tez No: 181337
- Danışmanlar: PROF. DR. ALİ RANA ATILGAN, PROF. DR. CEM SAY
- Tez Türü: Doktora
- Konular: İnşaat Mühendisliği, Civil Engineering
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2006
- Dil: İngilizce
- Üniversite: Boğaziçi Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Gemi ve Deniz Teknoloji Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: 90
Özet
Bu calışma bilinen sosyal seşim kurallarını karşılaştırmakta ve rastlantısal dağılımşs c ss garamasına iki yenilik getirmektedir.Doğruluğu bilinen bir tercih sıralamasını bulmak işin 23 sosyal seşim kuralındang g c ctü retilmiş 36 oylama algoritması karşılaştırılmıştır.u s ss s Basit bir karakter dizgesi sis-temi kullanılarak ajanlara aranan karakterin parşaları verilmiştir. Denemeler değişkenc s gssayıda karakter parşası ile arama uzayının değişken sayıdaki kısmında denenmiştir.c gs sBuradan elde edilen tercih sıralamaları oylama algoritmalarına verilmiştir.sSonuşlar doğru sıralama ve doğru en iyi tercihlerle karşılaştırılmıştır. Doğruc g g ss s gsıralama ve doğru en iyi tercihler tü m aranan karakter dizinin arama uzayının tamamındag utaranmasıyla bulunmuştur. Bir benzerlik katsayısı ve en iyi tercih denklik katsayısı oy-slama algoritmalarının karşılaştırılmasında kullanılmıştır. Denemeler aranan karakterss sdizinin ve arama uzayının her bir uzunluğu işin tekrar edilmiştir.gc sRastlantısal dağılım araması yüntemi farklı oylama yüntemlerini işerebilecek şekildeg o o c sdeğiştirilmiştir. Ortak hafıza ve bireysel hafıza olmak uzere iki yeni yüntem orijinalgs s ü oyüntemle karşılaştırılmıştır. Doğru sıralama ve doğru en iyi tercihler katsayıları kul-o ss s g glanılarak karakter arama kabiliyetleri karşılaştırılmıştır. Resim araması ile de arananss sresim parşasının doğru yerine olan uzaklığı ülşulmüştü r.c g g o cü us u
Özet (Çeviri)
This study compares known social choice rules in the context of agent basedsearch and introduces two new variants of stochastic diï¬usion search algorithm.Performance comparison to match a correct ordering of 36 voting algorithmsthat are derived from 23 known social choice rules are made. A simple text searchframework is used for the simulation where agents are given parts of a search key.Individual preferences of agents are then fed to 36 diï¬erent voting algorithms. Resultsare compared against the known correct ordering and correct top choices. A similaritycoeï¬cient and a top choice match coeï¬cient is used to compare the performances ofthe voting algorithms. Simulations are made for each length of search key part andeach length of search space.A population based search algorithm, stochastic diï¬usion search (SDS), is im-proved to include diï¬erent voting methods. A shared memory and an individual mem-ory variant are developed and performances compared against original SDS. Tests aremade with text and image search frameworks. The similarity and top choice matchcoeï¬cients are used for the text search framework. Image test performances are mea-sured by calculating distance of the found location to the known correct location ofthe image. It is found that the new algorithms developed in this study considerablyoutperforms the original SDS algorithm.
Benzer Tezler
- Realizing metaheuristic algorithms in multi-agent based modelling environments
Metasezgisel algoritmaların çoklu etmen benzetim ortamında gerçekleştirilmesi
MÜMİN EMRE ŞENOL
Yüksek Lisans
İngilizce
2017
Endüstri ve Endüstri MühendisliğiDokuz Eylül ÜniversitesiEndüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. ADİL BAYKASOĞLU
- Stokastik fraktal arama algoritmasının geliştirilerek deri lezyonu görüntü bölütlemesine uygulanması
Implementation of skin lesion image segmentation with enhanced stochastic fractal search algorithm
SERDAR PAÇACI
Doktora
Türkçe
2019
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolSüleyman Demirel ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. OKAN BİNGÖL
DOÇ. DR. UĞUR GÜVENÇ
- Determination of the optimal investmentand liability for an insurer with dynamic programming
Bir sigorta şirket için optimal yatırımın ve yükümlülüğün dinamik programlama ile belirlenmesi
MUSTAFA ASIM ÖZALP
Yüksek Lisans
İngilizce
2015
Aktüerya BilimleriHacettepe ÜniversitesiAktüerya Bilimleri Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. ŞAHAP KASIRGA YILDIRAK
- Monte-Carlo simülasyonu ile sıçramalı difüzyon modellerinde stokastik runge-kutta metodunun zayıf mertebe koşulları ve opsiyon fiyatlandırmaya uygulamaları
Weak order conditions of the stochastic optimal control runge-kutta method for stochastic diffusion models with Monte-Carlo simulation and applications to option pricing
MERVE AKSAKAL
Yüksek Lisans
Türkçe
2024
MatematikGazi ÜniversitesiMatematik Ana Bilim Dalı
PROF. DR. FİKRİYE NURAY YILMAZ
- Stochastic modeling of stop-loss reinsurance and exposure curves under time dependent structure
Zamana bağlı hasar fazlası reüsürans ve riziko eğrilerinin stokastik modellemesi
ÖZENÇ MURAT MERT
Doktora
İngilizce
2022
MatematikOrta Doğu Teknik ÜniversitesiFinansal Matematik Ana Bilim Dalı
PROF. DR. AYŞE SEVTAP KESTEL