Geri Dön

A continuous and a discrete particle swarm optimization algorithm for uncapacitated facility location problem

Kapasitesiz tesis yeri seçimi problemleri için sürekli ve kesikli parçacık sürü optimizasyonu yaklaşımı

PDF İndir

  1. Tez No: 221950
  2. Yazar: ALİ RIZA GÜNER
  3. Danışmanlar: YRD. DOÇ. DR. MEHMET ŞEVKLİ
  4. Tez Türü: Yüksek Lisans
  5. Konular: Endüstri ve Endüstri Mühendisliği, Industrial and Industrial Engineering
  6. Anahtar Kelimeler: Parçacık Sürü Optimizasyonu, Kapasitesiz Tesis YerleştirmeProblemi, Sürekli PSO, Kesikli PSO, Particle Swarm Optimization, Uncapacitated Facility LocationProblem, Continuous PSO, Discrete PSO
  7. Yıl: 2006
  8. Dil: İngilizce
  9. Üniversite: Fatih Üniversitesi
  10. Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Endüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
  13. Sayfa Sayısı: Belirtilmemiş.

Özet

Bu tezde bir sürekli ve bir kesikli parçacık sürü optimizasyonu (PSO) algoritmasıiyi bilinen bir kesikli problem olan kapasitesiz tesis yerleştirme (UFL) problemleri içinönerilmiştir.PSO, Eberhart ve Kennedy tarafından önerilen ve evrimsel algoritmalara dayananyeni bir sezgisel yöntemdir. Kuş ve balık sürülerinin sosyal iletişimi sırasında oluşanhareketlerinden esinlenilmiş ve şu ana kadar çok çeşitli problemleri çözmek içinbaşvurulmuştur. Diğer taraftan, UFL son kırk yıldır araştırmacılar tarafından çözümyöntemleri önerilen bir konudur. Bu yüzden UFL problemleri için PSO algoritmalarıönerilmiştir. Çözüm kalitesini artırmak için ayrıca bu PSO algoritmalarına birer yerelarama algoritması eklenmiştir. Güvenilir karşılaştırmalar yapabilmek için önerilen PSOalgoritmaları yöneylem araştırmaları kütüphanesindeki karşılaştırma problemlerineuygulanmıştır. Sonuçlar ortaya konulmuş ve literatürdeki optimum değerler ilekarşılaştırılmıştır. Sonuç olarak önerilen PSO algoritmaları optimum sonuçları kabuledilebilir işlem zamanı içinde elde etmiştir.

Özet (Çeviri)

In this paper, a Continuous and a Discrete version of Particle Swarm Optimization(PSO) algorithms proposed for a well known discrete problem, Uncapacitated FacilityLocation (UFL) problem.PSO is one of the recent metaheuristics based on evolutionary algorithms inventedby Eberhart and Kennedy based on the metaphor of social interaction andcommunication such as bird flocking and fish schooling. It has been successfullyapplied to a wide range of applications. On the other hand, developing solution methodsfor the UFL problem has been a hot topic of research for the last 40 years. Thus PSOalgorithms are proposed to solve UFL problems. In order to improve the solutionquality local searches are embedded in the PSO algorithms. To make a confidentialcomparison the proposed PSO algorithms are applied to the benchmark suites collectedfrom OR library. The results are presented and compared with the optimum results inthe literature. It is concluded that the proposed PSO algorithms have found optimumresults in a reosanable CPU time.

Benzer Tezler

  1. Tez No

    330961

    Yerel aramalı kesikli farksal evrim algoritması ve kesikli parçacık sürü en iyileme algoritması kullanarak gezgin satıcı probleminin çözümü

    Solving traveling salesman problem by discete differential evolution algorithm and discrete particle swarm optimization algorithm with local search

    YELİZ KOCAMAN

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2010

    İşletmeYaşar Üniversitesi

    İşletme Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. MEHMET EDİP TEKER

    PROF. DR. MEHMET FATİH TAŞGETİREN

  2. Tez No

    380915

    Karınca kolonisi optimizasyonu (ACO) ve parçacık sürü optimizasyonu (PSO) algoritmaları temelli bir hiyerarşik yaklaşım geliştirilmesi

    Development of a hierarchical approach based on ant colony optimization (ACO) and particle swarm optimization (PSO) algorithms

    HÜSEYİN ELDEM

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2014

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolSelçuk Üniversitesi

    Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. ERKAN ÜLKER

  3. Tez No

    244905

    Particle swarm optimization for p-median problems

    P-median problem için parçacık sürü optimizasyonu

    RUSLAN MAMEDSAİDOV

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2009

    Endüstri ve Endüstri MühendisliğiFatih Üniversitesi

    Endüstri Mühendisliği Bölümü

    YRD. DOÇ. DR. MEHMET ŞEVKLİ

  4. Tez No

    651778

    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

    Türkçe

    2020

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolKonya Teknik Üniversitesi

    Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. ERKAN ÜLKER

  5. Tez No

    232746

    Parçacık sürüsü optimizasyon algoritmasıyla bulanık-nöral ağ eğitimi

    Fuzzy neural network learning using particle swarm optimization algorithm

    SEÇKİN TAMER

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2007

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolKocaeli Üniversitesi

    Elektronik ve Haberleşme Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    YRD. DOÇ. DR. CİHAN KARAKUZU

Geri Dön