Geri Dön

Öz örgütlemeli (Kohonen) haritalar ile yer seçimi ve kaynak ataması probleminin çözümü ve bir uygulama

Solving location-allocation problem using self organizing (Kohonen) maps and an application

  1. Tez No: 232418
  2. Yazar: EMRE BULUT
  3. Danışmanlar: DOÇ. DR. ŞAKİR ESNAF
  4. Tez Türü: Yüksek Lisans
  5. Konular: Endüstri ve Endüstri Mühendisliği, Industrial and Industrial Engineering
  6. Anahtar Kelimeler: Yapay Sinir Ağı (YSA), Kohonen, Öz Örgütlemeli Haritalar (ÖÖH), Weber problemi, Artificial Neural Network (ANN), Kohonen, Self Organizing Maps (SOM), Weber problem
  7. Yıl: 2008
  8. Dil: Türkçe
  9. Üniversite: İstanbul Üniversitesi
  10. Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Endüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
  13. Sayfa Sayısı: 90

Özet

Bu çalışmada, sınırsız kapasiteli yer seçimi ve kaynak ataması (Weber) probleminin çözümü için Öz Örgütlemeli Haritalar tekniği kullanılmış ve uygulamada; asfalt üreten bir şirketin dağıtım yaptığı noktalara asgari maliyetle dağıtım yapabilmesi için kurulacak depo yerinin seçilmesine çalışılmıştır.Uygulama olarak, Öz Örgütlemeli Haritalar için C programlama dilinde kod yazılmış ve bu kod, Esnaf ve Küçükdeniz'in çalışmasındaki verilere uygulanmıştır. Sonuç olarak; her öbek için en uygun maliyetli dağıtım noktası seçilmiştir ve önceki çalışmadaki sonuçla çıkan sonuç kıyaslanmıştır.Giriş bölümünde; kısaca çalışmanın amacı belirtilmiştir. Ardından ikinci bölümde; Yapay Sinir Ağları, Öz Örgütlemeli Haritalar ile ilgili kaynak taramasına yer verilmiş, sınırsız kapasiteli Weber probleminin çözümünde kullanılan Öz Örgütlemeli Haritalar (Kohonen) tekniği anlatılmıştır. Üçüncü bölümde ise; yapılan çalışma detaylarıyla anlatılmaktadır. Son bölümde de; sonuçlara ve karşılaştırmalara yer verilmiştir.

Özet (Çeviri)

In this study, Self-Organizing Maps technique is used to solve Uncapacitated Multi-Facility Weber Problem and as an application, I?ve studied on locating a warehouse which will minimize the cost of distribution of the company that produces asphalt.As an application, a code has been written on C programming language for Self-Organizing Maps and the code has been applied on the data of Esnaf?s and Küçükdeniz?s study. As a result, the distribution point which has the optimum cost for each cluster has been chosen and the results have been benchmarked.In the first part; the mission of the study is explained shortly. In the second part; literature survey and the techniques that are used to prepare this thesis is discussed. The technique like SOM algorithm which is used for solving multi-facility Weber problem is discussed in details. In the third part, the study which is carried is explained. Finally, the details and the results of the study are given.

Benzer Tezler

  1. Öz örgütlemeli (Kohonen) haritalar ile esnek üretimde yer alan otomatik güdümlü araçların (OGA) rotalarının belirlenmesi

    Determining routes of automated guided vehicles by self organizing (Kohonen) maps in flexible manufacturing

    MEHMET SARIDOĞAN

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2009

    Endüstri ve Endüstri Mühendisliğiİstanbul Üniversitesi

    Endüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. ŞAKİR ESNAF

  2. Kalpteki fokal ventriküler aritmi kaynağının yerinin tespitinde kümeleme ve sınıflandırma uygulamaları

    Clustering and classification applications for ventricular focal cardiac arrhytmia source localization

    AHMET SERTAÇ SUNAY

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    2010

    Elektrik ve Elektronik MühendisliğiBaşkent Üniversitesi

    Elektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    YRD. DOÇ. DR. BÜLENT YILMAZ

  3. Kohonen öz örgütlemeli haritalama yöntemi ile psikotik hastalıkların kümelenmesi

    Kohonen cluster of psychotic diseases by self organizing mapping method

    ASLI ÇİFTCİ

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2018

    BiyoistatistikHacettepe Üniversitesi

    Biyoistatistik Bilim Dalı

    DR. ÖĞR. ÜYESİ SEVİLAY KARAHAN

  4. Uluslararası Öğrenci Değerlendirme Programı 2015 verilerinin veri madenciliğinde kümeleme yöntemleriyle incelenmesi

    Examination of the Program for International Student Assessment 2015 data by clustering methods in data mining

    MEHMET TAHA ESER

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    2019

    Eğitim ve ÖğretimHacettepe Üniversitesi

    Eğitim Bilimleri Ana Bilim Dalı

    DR. ÖĞR. ÜYESİ DERYA ÇOBANOĞLU AKTAN

    PROF. DR. CEM OKTAY GÜZELLER

  5. Yapay sinir ağları ile ayrık türkçe sözcüklerin tanınması

    Isolated Turkish word recognition with artificial neural networks

    AYÇA GÖKHAN

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    1997

    Elektrik ve Elektronik MühendisliğiFırat Üniversitesi

    Elektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    YRD. DOÇ. DR. AHMET ARSLAN