Geri Dön

Stochastic diffusion search and voting methods

Rastlantısal dağılım araması ve oylama yöntemleri

  1. Tez No: 181337
  2. Yazar: AHMET KUTSİ NİRCAN
  3. Danışmanlar: PROF. DR. ALİ RANA ATILGAN, PROF. DR. CEM SAY
  4. Tez Türü: Doktora
  5. Konular: İnşaat Mühendisliği, Civil Engineering
  6. Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
  7. Yıl: 2006
  8. Dil: İngilizce
  9. Üniversite: Boğaziçi Üniversitesi
  10. Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Gemi ve Deniz Teknoloji Mühendisliği Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
  13. 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 diffusion 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 different voting algorithms. Resultsare compared against the known correct ordering and correct top choices. A similaritycoefficient and a top choice match coefficient 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 diffusion search (SDS), is im-proved to include different 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 matchcoefficients 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

  1. Realizing metaheuristic algorithms in multi-agent based modelling environments

    Metasezgisel algoritmaların çoklu etmen benzetim ortamında gerçekleştirilmesi

    MÜMİN EMRE ŞENOL

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2017

    Endüstri ve Endüstri MühendisliğiDokuz Eylül Üniversitesi

    Endüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. ADİL BAYKASOĞLU

  2. 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

    Türkçe

    2019

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolSüleyman Demirel Üniversitesi

    Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. OKAN BİNGÖL

    DOÇ. DR. UĞUR GÜVENÇ

  3. 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

    İngilizce

    2015

    Aktüerya BilimleriHacettepe Üniversitesi

    Aktüerya Bilimleri Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. ŞAHAP KASIRGA YILDIRAK

  4. 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

    Türkçe

    2024

    MatematikGazi Üniversitesi

    Matematik Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. FİKRİYE NURAY YILMAZ

  5. 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

    İngilizce

    2022

    MatematikOrta Doğu Teknik Üniversitesi

    Finansal Matematik Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. AYŞE SEVTAP KESTEL