Geri Dön

Çok amaçlı karar verme problemlerinde genetik algoritma temelli çözüm yöntemleri

Genetic algorithms approaches to multiple objective optimization problems

  1. Tez No: 244865
  2. Yazar: FERSİN KESKİN
  3. Danışmanlar: PROF. DR. GÜLSÜM HOCAOĞLU
  4. Tez Türü: Doktora
  5. Konular: İstatistik, Statistics
  6. Anahtar Kelimeler: Çok amaçlı karar verme, genetik algoritmalar, kısıtlı ve kısıtsız optimizasyon, ceza fonksiyonu, Multi-objective decision making, genetic algorithms, constraint and non-constraint optimization, penalty functions
  7. Yıl: 2009
  8. Dil: Türkçe
  9. Üniversite: Hacettepe Üniversitesi
  10. Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: İstatistik Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
  13. Sayfa Sayısı: 92

Özet

Bu çalısmanın amacı literatürde bulunan kısıtlı ve kısıtsız çok amaçlı karar verme problemlerinin çözümünde kullanılan genetik algoritma temelli yöntemleri incelemek ve her iki durum için yeni algoritmalar önermektir. Bu amaçla çok amaçlı karar verme problemleri için kullanılan temel tanımlar ve bilgiler verilmistir. Ayrıca çok amaçlı problemlerin çözümünde kullanılan klasik yöntemler, Genetik Algoritma ve bu algoritma temelli kısıtsız çok amaçlı karar verme problemleri için önerilen algoritmalar üzerinde durulmustur. Kısıtlı durum için literatürde önerilen teknikler ve ceza fonksiyonları incelenmistir. Kısıtsız çok amaçlı karar verme problemleri için genetik algoritma temelli yöntem ve kısıtlı çok amaçlı karar verme problemleri için iki genetik algoritma temelli yöntem önerilmistir. Önerilen algoritmalar literatürden alınan problemlere uygulanmıs ve sonuçlar tartısılmıstır.

Özet (Çeviri)

The objective of this study is to discuss genetic algorithms based methods to solve both constraint and non-constraint multi-objective optimization problems in literature and to propose new algorithms for both cases. For this goal, definitions and some knowledge related to the multi-objective optimization are provided. In addition the basic genetic algorithm, some classical methods and genetic algorithm based multi objective algorithms are introduced. Also for the constrained case in multi-objective optimization, some techniques and types of penalty functions are discussed. A genetic algorithm based method for non-constraint multi-objective problems and two genetic algorithm based methods for constraint cases are suggested. Eventually, offered algorithms are applied over problems which were taken from literature, and results are argued.

Benzer Tezler

  1. Lojistik sistemlerin yapay sinir ağları ile modellenmesi, gerçeklenmesi ve kontrolü

    Modeling, implementation and control of logistics systems using artificial neural networks

    MURAT ERMİŞ

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    2005

    Endüstri ve Endüstri Mühendisliğiİstanbul Teknik Üniversitesi

    Endüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF.DR. FÜSUN ÜLENGİL

  2. Sürdürülebilir toplu konut yerleşmesi tasarımı için Pareto genetik algoritmaya dayalı bir model önerisi: SSPM

    A model for sustainable site layout design with pareto genetic algorithm: SSPM

    YAZGI AKSOY

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    2016

    Mimarlıkİstanbul Teknik Üniversitesi

    Bilişim Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. GÜLEN ÇAĞDAŞ

  3. Optimization in spatial planning from generative design approach: The application for Göktürk, Istanbul

    Üretken tasarım yaklaşımıyla mekansal planlamada optimizasyon: Göktürk, İstanbul uygulaması

    MERVE DENİZ TAK

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2023

    Şehircilik ve Bölge Planlamaİstanbul Teknik Üniversitesi

    Şehir ve Bölge Planlama Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. ALİYE AHU GÜLÜMSER

  4. Enterkonnekte elektrik güç sistemlerinde kapalı çevrim güç akışlarını önlemeye / düzenlemeye yönelik bulanık karar verme temelli bir yöntem

    A fuzzy - decision making based method to prevent / regulate loop flows in interconnected electrical power systems

    GÜLCİHAN ÖZDEMİR DAĞ

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    2011

    Elektrik ve Elektronik Mühendisliğiİstanbul Teknik Üniversitesi

    Hesaplamalı Bilimler ve Mühendislik Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. MUSTAFA BAĞRIYANIK

  5. Mikrodalga transistörün pareto optimal karakterizasyonu

    Pareto optimal characterization of a microwave transistor

    AHMET ARİF ULUSLU

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    2020

    Elektrik ve Elektronik MühendisliğiYıldız Teknik Üniversitesi

    Elektronik ve Haberleşme Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. FİLİZ GÜNEŞ