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: Optimizasyon, Optimization
- 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: Belirtilmemiş.
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
- Efficient WSN routing using bootstapped pso clustering
Bootstapped pso kümelemeyi kullanarak verimli WSN yönlendirme
AHMED THAER OBAID OBAID
Yüksek Lisans
İngilizce
2022
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolAltınbaş ÜniversitesiBilgi Teknolojileri Ana Bilim Dalı
YRD. DOÇ. DR. MUHAMMAD ILYAS
- Metasezgisel optimizasyon kullanılarak elektrikli araç şarj istasyonlarının optimum yerleşimi ve maliyet analizi
Optimal placement and cost analysis of electric vehicle charging stati̇ons using metaheuristic optimization
HAMİT KÜRŞAT DEMİRYÜREK
Doktora
Türkçe
2026
Elektrik ve Elektronik MühendisliğiDüzce ÜniversitesiElektrik ve Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. ALİ ÖZTÜRK
DR. ÖĞR. ÜYESİ BEYTULLAH BOZALİ
- Kömürdeki piritin giderilmesi ve çözünürleştirme kinetiğinin incelenmesi
Başlık çevirisi yok
YAVUZ ONGANER