Geri Dön

Üstyapı yönetim sisteminde yapay bağışıklık sistemi ve genetik algoritma ile çok amaçlı optimizasyon

Multi-objective optimization in pavement management system using artificial immune system and genetic algorithm

PDF İndir

  1. Tez No: 238023
  2. Yazar: HATİCE NUR ARAS MEHAN
  3. Danışmanlar: DOÇ. DR. SİNAN HINISLIOĞLU
  4. Tez Türü: Doktora
  5. Konular: İnşaat Mühendisliği, Civil Engineering
  6. Anahtar Kelimeler: Genetik algoritmalar, Markov zinciri, Pareto analizi, Üst yapı yönetim sistemi, Genetic algorithms, Markov chain, Pareto analysis, Pavement management system
  7. Yıl: 2009
  8. Dil: Türkçe
  9. Üniversite: Atatürk Üniversitesi
  10. Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: İnşaat Mühendisliği Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
  13. Sayfa Sayısı: Belirtilmemiş.

Özet

Bu çalışmada ağ seviyesindeki bir Üstyapı Yönetim Sistemi (ÜYS) için farklı bir yaklaşım sunulmuştur. Bu sistem öncelikle farklı bozulma eğrilerine sahip altı yol tipi için Yapay Bağışıklık Sistemi (YBS) ve Genetik Algoritma (GA) ile Markov zincirleri kullanarak Geçiş İhtimal Matrislerinin (GİM) tahminini içermektedir. Daha sonra, bütün yol tipleri için GA ve YBS ile çok amaçlı optimizasyon yapılarak en uygun Bakım ve Onarım (B&O) stratejileri belirlenmiştir. GİM tahmini ve en uygun B&O stratejilerinin belirlenmesinden önce GA ve YBS performansında etkili olan nesil sayısı, mutasyon oranı, klonlama oranı gibi parametrelerin en uygun değerleri, Taguchi optimizasyon metodu ile belirlenmiştir. Alternatif çözümleri karşılaştırmak için ömür döngü maliyet analizi, Net Şimdiki Değer (NŞD) analizi yapılmıştır. Birçok uygun sonuç arasındaki en uygun çözüm ise Pareto optimizasyon tekniği ile belirlenmiştir. Ayrıca, en uygun planlama yılını bulmak amacıyla, farklı yıllık planlama periyotları için maliyet/fayda (M/F) oranları belirlenmiştir. Sonuç olarak, YBS'nin, GA ile karşılaştırıldığında GİM tahmini ve en uygun B&O stratejilerini belirlemede daha iyi sonuçlar verdiği görülmüştür. Üstyapı yönetim sisteminde B&O stratejilerini belirlemek için GA ve YBS çözümlerinin her ikisi için de 10 yıllık planlama periyodu maliyet etkin periyot olarak belirlenmiştir.

Özet (Çeviri)

In this study, a different approach is presented for a pavement management system in a network level. This system firstly contains prediction of the Transition Probability Matrix (TPM) using Markov chains for a road network by both genetic algorithm (GA) and artificial immune system (AIS) for six types of road having different deterioration curve. Then, for all types of roads, the most suitable Maintenance and Rehabilitation (M&R) strategies are determined by both GA and AIS using the multi objective optimization. Before both the prediction of the TPM and determination of the most suitable M&R strategies, the most convenient parameter values such as size of generation, rate of mutation, rate of cloning for both GA and AIS solutions are determined by Taguchi optimization method. Life cycle cost analysis is performed to compare the alternative solutions using net present value (NPV). Pareto optimization technique is used to find the most appropriate solution among the many suitable results. Moreover, in order to find the most suitable planning year, cost-benefit ratio (C/B) values are determined for the different planning years of period. As a result, the better results are obtained from the AIS for both prediction of the TPM and finding the best M&R strategy in comparison to GA. 10 year planning period is determined as the most cost effective duration for determining the M&R strategies in a pavement management system for both GA and AIS solutions.

Benzer Tezler

  1. Tez No

    827860

    Derin öğrenme ve büyük veri analitiği yöntemleriKullanarak Covid-19 yayılımının ileriye dönük tahmini

    Forecasting the spread of covid-19 using deep learning and big data analytics methods

    CYLAS KIGANDA

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2023

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolGazi Üniversitesi

    Bilgisayar Bilimleri Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. MUHAMMET ALİ AKCAYOL

  2. Tez No

    475230

    Hibrid makine öğrenmesi teknikleri ile yol yüzey durumunun modellenmesi

    Modeling the roadway surface status by hybrid machine learning techniques

    BEGENCH YARMATOV

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2017

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolSüleyman Demirel Üniversitesi

    Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. OKAN BİNGÖL

    PROF. DR. SERDAL TERZİ

  3. Tez No

    915294

    Fog computing architecture for e-textile applications

    E-tekstil uygulamaları için sis bilişim mimarisi

    KADİR ÖZLEM

    Doktora

    İngilizce

    İngilizce

    2024

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Teknik Üniversitesi

    Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. GÖKHAN İNCE

    DOÇ. DR. ÖZGÜR ATALAY

  4. Tez No

    674567

    Yapay zeka yöntemleriyle üstyapı performans tahmini

    Pavement performance estimation of artificial intelligence method

    MERVE SİPER

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2021

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolNecmettin Erbakan Üniversitesi

    Endüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. ABDULLAH ERDAL TÜMER

  5. Tez No

    876664

    Kıyı yapısı inşaatları için iş güvenliği risk yönetim sistemi

    Occupational safety risk management system for coastal structure construction

    DİNÇER İNANÇ YILMAZ

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    2024

    İnşaat Mühendisliğiİstanbul Teknik Üniversitesi

    İnşaat Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. DENİZ ARTAN

Geri Dön