Geri Dön

Competitive learning with additional information for solving multi-facility weber problem

Ek bilgi kullanan rekabetçi öğrenme ile çok tesisli weber probleminin çözümü

PDF İndir

  1. Tez No: 200110
  2. Yazar: KEREM CAN ÖZKISACIK
  3. Danışmanlar: PROF.DR. KUBAN ALTINEL
  4. Tez Türü: Doktora
  5. Konular: Endüstri ve Endüstri Mühendisliği, Industrial and Industrial Engineering
  6. Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
  7. Yıl: 2007
  8. Dil: İngilizce
  9. Üniversite: Boğaziçi Üniversitesi
  10. Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Endüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
  13. Sayfa Sayısı: Belirtilmemiş.

Özet

viüOZ E T˙ ˙ şË™ üğ ˙E K B IL G I K UL L A N A N R E K A B E T C I OG R E N M E IL E˙˙ ˙ ˙ şü ü üC OK T E S IS L I W E B E R P R OB L E M IN IN C OZ UM UşT o p a k ş üz u m le m e sin d e k a rş ım ız a ş ık a n p ro b le m g üste rim in in b e lirli b ir sın ıf y e rco ü s c ose ş im i p ro b le m in d e d e b e n z e r ş e k ild e ifa d e e d ild iğ i g üz le m le n m e k te d ir. W e b e r p ro b -c s gole m i o la ra k d a b ilin e n b u tip k o n ve k s o lm a y a n süre k li y e r se ş im i p ro b le m le rin d e b e lirliu csa y ıd a k i te sisin d u z le m d e k i k o n u m la rı a ra n a ra k h e r m u ş te ri ve o n a h iz m e t ve re n e nü üsy a k ın te sis a ra sın d a k i m e sa fe n in m u ş te rin in ta le b i ile a ğ ırlık la n d ırılm a sı so n u c u o lu ş a nüs g sto p la m a m a ş fo n k siy o n u n e n k u ş u k le n m e si g e rş e k leş tirilm e k te d ir.c üc ü c s˙In c e le n d iğ in d e to p a k c üz u m le m e sin d e k i p ro b le m in y u k a rıd a b a h si g e ş e n p ro b -g oü cle m in üz e l b ir h a li o ld u ğ u g ürülür. B u iliş k id e n y o la ş ık a ra k y a p a y z e k a y a z ın ın d a veo g ouu s cto p a k c üz u m le m e sin d e u y g u la n a n re k a b e tş i üg re n m e y ün te m le rin d e n ve k tür n ic e m le m eoü co o ove K o h o n e n tip i y a p a y sin ir a ğ ı y ün te m le ri u z a k lık b ilg isi g ib i e k b ilg ile ri d e k u lla n a c a kgoş e k ild e g e liş tirilm iş ve W e b e r p ro b le m in in c üz u m u n e u y a rla n m ış tır. E ld e e d ile n y e n is s s oü sy ün te m le r y a z ın d a y e r a la n ün c e k i ş a lış m a la ra g üre d a h a iy i so n u c la r u re tm e k te d ir.o o cs o ş üCş a lış m a n ın ik in c i k ısm ın d a W e b e r p ro b le m in in o la sılık sa l sürüm u e le a lın m ış tır.s uu ü sB u p ro b le m ş eş id in d e m u ş te ri y e rle rin in sa b it o lm a d ığ ı, k o n u m la rın a d a ir sa d e c e b ire rcs üs go la sılü d a ğ ılım ın ın b ilin d iğ i va rsa y ılm a k ta d ır.ık g gOü n c e k i b ülüm d e ün e rile n y ün te m le r b u p ro b le mou o o tip in i d e ş üz e b ile c e k ş e k ild eco sg e liş tirilm iş tir. B ilin d iğ i k a d a rıy la ilk d e fa h e sa p la m a y a d a y a lı so n u ş la rın u re tild iğ is s g c ü gb u p ro b le m iş in y e n i y ün te m le rle e ld e e d ile n so n u ş la rın g e le n e k se l y ün te m le re g üre iy -c o c o oileş tirm e le ri ra p o rla n m ış tır. A y rıc a p ro b le m in o la sılık sa l m o d e lin i b a sitleş tirm e k ic ins s sd a ğ ılım d a n b a ğ ım sız y a k la sık la m a y ün te m le ri ün e rilm istir.g g o o

Özet (Çeviri)

vABSTRACTCO M P E TITIV E L E ARN IN G W ITH AD D ITIO N ALIN F O RM ATIO N F O R SO L V IN G M U L TI-F ACIL ITYW E BE R P RO BL E MIt is p o ssib le to re m a rk th a t th e m a th e m a tic a l fo rm u la tio n o f c lu ste rin g a n a ly sisp ro b le m is sim ila r to a c e rta in c la ss o f lo c a tio n p ro b le m s. K n o w n a s th e m u lti- fa c ilityW e b e r p ro b le m , it is a n o n-c o n ve x c o n tin u o u s o p tim iz a tio n p ro b le m w h e re a p re d e -te rm in e d n u m b e r o f fa c ilitie s a re lo c a te d o n th e p la n e su ch th a t d e m a n d w e ig h te dsu m m a tio n o f d ista n c e s b e tw e e n e a ch c u sto m e r a n d its c lo se st fa c ility is m in im iz e d .W ith fu rth e r in ve stig a tio n , w e p o in te d o u t th a t th e c lu ste rin g a n a ly sis fo rm u la -tio n is a sp e c ia l c a se o f th is fa c ility lo c a tio n p ro b le m m e n tio n e d a b o ve . M o tiva te d b yth is re la tio n , w e re vise d tw o a lg o rith m s o f c o m p e titive le a rn in g , n a m e ly ve c to r q u a n ti-z a tio n a n d K o h o n e n ty p e n e tw o rk s, to u se a d d itio n a l in fo rm a tio n a n d a p p lie d th e m toso lve th e W e b e r p ro b le m . T h e re su lts o b ta in e d w ith th e n e w te ch n iq u e s a re su p e rio rth a n th o se re p o rte d p re vio u sly in th e lite ra tu re .In th e se c o n d p a rt o f th e stu d y , w e in ve stig a te d th e p ro b a b ilistic ve rsio n o f th eW e b e r p ro b le m . In th is ve rsio n , c u sto m e r lo c a tio n s a re n o t fi x e d a n d th e y a re a ssu m e dto b e d istrib u te d ra n d o m ly .M e th o d s p ro p o se d p re vio u sly a re re vise d to h a n d le p ro b a b ilistic c a se a s w e ll.T o th e b e st o f o u r k n o w le d g e , fi rst e x p e rim e n ta l re su lts a re re p o rte d fo r th is ty p e o fth e p ro b le m a n d tra d itio n a l te ch n iq u e s a re c o m p a re d w ith n e w ly p ro p o se d m e th o d s.F u rth e rm o re , w e p ro p o se d a n a p p ro x im a tio n sch e m e fo r d e a lin g w ith m o re g e n e ra lp ro b a b ility d istrib u tio n s.

Benzer Tezler

  1. Tez No

    75539

    İnşaat sektöründe stratejik iş birlikleri

    Başlık çevirisi yok

    NECMİYE BANU KORAY

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    1998

    Mimarlıkİstanbul Teknik Üniversitesi

    Mimarlık Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. FATMA HEYECAN GİRİTLİ

  2. Tez No

    933958

    Yanıltıcı gözlem saldırılarına karşı çok etmenli rehberli derin pekiştirmeli öğrenme yaklaşımı

    Multi agent guided deep reinforcement learning approach against state perturbed adversarial attack

    ÇAĞRI ÇERÇİ

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    2025

    Mekatronik Mühendisliğiİstanbul Teknik Üniversitesi

    Mekatronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. HAKAN TEMELTAŞ

  3. Tez No

    896701

    Machine learning-based feature selection approach for no-show rate prediction: A case of aviation industry

    Makine öğrenimi tabanlı özellik seçim yaklaşımıyla no-show oranı tahmini: Havacılık sektörü üzerine bir vaka analizi

    AHMET SÜHA HANCIOĞLU

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2024

    Endüstri ve Endüstri MühendisliğiAnkara Yıldırım Beyazıt Üniversitesi

    Endüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. İBRAHİM YILMAZ

  4. Tez No

    445733

    The role of government and private sector in reducing unemployment

    İşsizliğin azaltılmasında hükümet ve özel sektörün rolü

    HIKMAT SALEEM ISMAEL ISMAEL

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2016

    EkonomiYüzüncü Yıl Üniversitesi

    İşletme Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. REHA SAYDAN

  5. Tez No

    883507

    TÜBİTAK Lise Öğrencileri Araştırma Projeleri yarışmasında finalde derece alan öğrencilerin ve danışman öğretmenlerin deneyimlerinin incelenmesi

    Investigation of the experiences of students and counselor teachers who received final degrees in the TÜBİTAK High School Students Research Projects competition

    MİNE CAMCI

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2024

    Bilim ve TeknolojiFırat Üniversitesi

    Bilgisayar ve Öğretim Teknolojileri Eğitimi Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. OĞUZHAN ÖZDEMİR

Geri Dön