Geri Dön

Gezgin satıcı problemi için veri madenciliği tabanlı sezgisel bir yaklaşım

A heuristic approach based on data mining for travelling salesman problem

  1. Tez No: 232763
  2. Yazar: SEMİYE GÖNÜLOL
  3. Danışmanlar: PROF. DR. ALPASLAN FIĞLALI
  4. Tez Türü: Yüksek Lisans
  5. Konular: Endüstri ve Endüstri Mühendisliği, Industrial and Industrial Engineering
  6. Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
  7. Yıl: 2009
  8. Dil: Türkçe
  9. Üniversite: Kocaeli Üniversitesi
  10. Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Endüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
  13. Sayfa Sayısı: 88

Özet

Bu tez çalışmasında veri madenciliği yardımıyla, birçok alanda yaygın olarak kullanılan Gezgin Satıcı Probleminin (G.S.P) çözümü üzerinde durulmuştur. Bu çalışma da amaç, veri madenciliğinin, G.S.P üzerinde nasıl performans göstereceğini araştırmaktır. Bu kapsamda Simetrik Gezgin Satıcı Probleminde(S.G.S.P), literatürde iyi bilinen bazı test problemi için uygun parametreler kullanılarak, rassal üretilen verilerle veri madenciliği yaklaşımı denenmiştir. Bulunan en iyi çözümler, bu çözümlerin süreleri ve optimumdan sapmaları belirlenmiştir. Veri madenciliği yaklaşımı ile bulunan en iyi çözümlere yerel arama uygulanarak çözüm performansı arttırılmaya çalışılmıştır. Elde edilen sonuçlar, ilgili problemin optimum sonuçları ile karşılaştırılmıştır. Veri madenciliği yaklaşımının, 300 şehirden az şehirli tüm gezgin satıcı problemlerinde oldukça iyi sonuçlar verdiği görülmüştür.

Özet (Çeviri)

This thesis observed to solve travelling salesman problem with data mining method. This work has been made to examine;how data mining methods will performance to solve T.S.Ps. Symmetric Travelling Sallesman Problems(S.T.S.P) has been tried to answered with data mining approach using random data. Suitable parameters were used on well known test problems. The best solutions which implemented local search, were found by data mining approach. Thus, the performance of the results are improved. The gathered results from our study, are compared with the optimum results of the related problem. It is seen that data mining approach gives good results at all travelling salesman problems which has less than 300 cities.

Benzer Tezler

  1. Gezgin satıcı problemi için veri madenciliği tabanlı bir model önerisi

    Data mining based model for the traveling salesman problem

    ATAKAN ALKAN

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    2014

    Endüstri ve Endüstri MühendisliğiKocaeli Üniversitesi

    Endüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. ALPASLAN FIĞLALI

  2. A genetic algorithm for the biobjective traveling salesman problem with profits

    Çok amaçlı kar getiren gezgin satıcı problemi için genetik bir algoritma

    SERDAR KARADEMİR

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2008

    Endüstri ve Endüstri MühendisliğiOrta Doğu Teknik Üniversitesi

    Endüstri Mühendisliği Bölümü

    DOÇ. DR. ESRA KARASAKAL

    DOÇ. DR. HALDUN SÜRAL

  3. Software frameworks for production scheduling and analytical benchmarking

    Üretim çizelgeleme ve analitik kıyaslamalar için yazılım çatıları

    ALP EREN AKÇAY

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2008

    Endüstri ve Endüstri MühendisliğiSabancı Üniversitesi

    Endüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    YRD. DOÇ. DR. GÜRDAL ERTEK

  4. Modeling static and dynamic dial-a-ride problem

    Müşteri rotalama probleminin statik ve dinamik olarak modellenmesi

    DİLEK EKİZ

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2019

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Teknik Üniversitesi

    Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. SANEM SARIEL

  5. Traveling salesman problem: Solution with branch and data correction algorithms

    Gezgin satıcı problemi: Dallan ve sınırla ve veri düzeltme algoritmaları ile çözüm

    HÜSEYİN YILMAZ

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2001

    Elektrik ve Elektronik MühendisliğiOrta Doğu Teknik Üniversitesi

    Elektrik ve Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    YRD. DOÇ. DR. CÜNEYT F. BAZLAMAÇCI