Particle swarm optimization for p-median problems
P-median problem için parçacık sürü optimizasyonu
- Tez No: 244905
- Danışmanlar: YRD. DOÇ. DR. MEHMET ŞEVKLİ
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Endüstri ve Endüstri Mühendisliği, Industrial and Industrial Engineering
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2009
- Dil: İngilizce
- Üniversite: Fatih Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Endüstri Mühendisliği Bölümü
- Bilim Dalı: Endüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Sayfa Sayısı: 56
Özet
Bu tezde, p-median problem için yeni bir parçacık sürü optimizasyonu (DPSO) önerilmiştir. Önerilen algoritmada klasik Parçacık Sürüsü Optimizationunun (PSO) bütün karakteristikleri olmasına rağmen, algoritmanın arama stratejisi farklıdır. Algoritma, talep noktaları ve tesislerin arasında mesafeyi en aza indirme amacı ile p-median problemine uygulanmıştır. Bunun dışında literatürde bulunan Sürekli Parçacık Sürü optimizasyonundan farklı bir Sürekli Parçacık Sürü optimizasyonunu önerilmiştir. Önerilen iki algoritmanın sonuçları literatürde bulunan başka algoritmaların sonuçları ile karşılaştırılmış ve daha iyi olduğu görülmüştür.
Özet (Çeviri)
In this work, a discrete particle swarm optimization algorithm (DPSO) is proposed for the p-median problem. Although the algorithm has all major characteristics of the classical particle swarm optimization (PSO), the search strategy of the algorithm is different. The algorithm is applied to the p-median problem with the objective of minimizing distance between demand points and facilities. A novel proposed continuous particle swarm optimization (NCPSO) algorithm for p-median problem is introduced as well. The results of both algorithms are compared against each other. And the performance of proposed DPSO is compared with against other algorithms in literature, Neural model, Reduced Variable Neighborhood Search and Simulated Annealing. The experiments have shown that the proposed algorithm results in better performance.
Benzer Tezler
- Kuruluş yeri seçimi probleminin çözümünde meta sezgisel algoritmalar
Application of meta-heuristic algorithms to facility location problem
MEHMET BASTI
- Genetik algoritma ve parçacık sürü optimizasyonu yöntemleriyle optimum konumu belirlenen elektrikli araç şarj istasyonlarının simülasyon ile kapasitesinin planlaması
Planning of simulation capacity of electric vehicle charging stations with optimum location determined by genetic algorithm and particle swarm optimization methods
SERDAR ÇELİK
Yüksek Lisans
Türkçe
2020
Endüstri ve Endüstri MühendisliğiAtatürk ÜniversitesiEndüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. GÖKAY AKKAYA
- Orbit design for regional navigation satellite system of Türkiye based on particle swarm optimization
Türkiye bölgesel uydu navigasyon sistemi için parçacık sürü eniyilemesi ile yörünge tasarımı
ARİF CAN BAŞIBÜYÜK
Yüksek Lisans
İngilizce
2023
Havacılık MühendisliğiOrta Doğu Teknik ÜniversitesiHavacılık ve Uzay Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. HALİL ERSİN SÖKEN
- Multi-objective optimization model for trade-offs in construction projects
İnşaat projelerinde ödünleşimler için çok amaçlı optimizasyon modeli
HARUN TÜRKOĞLU
Doktora
İngilizce
2023
İnşaat Mühendisliğiİstanbul Teknik Üniversitesiİnşaat Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. GÜL POLAT TATAR
- Farklı tiplerde kolon-kiriş bağlantı noktalarına sahip rijit ve yarı-rijit çelik çerçevelerin stokastik arama yöntemleri kullanılarak optimum boyutlandırılması
Optimum design of steel frames with rigid and different semi rigid connection types using stochastic search techniques
SONER ŞEKER
Doktora
Türkçe
2013
İnşaat MühendisliğiCelal Bayar Üniversitesiİnşaat Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. CELALETTİN KOZANOĞLU
YRD. DOÇ. DR. ERKAN DOĞAN