Geri Dön

Kombinatoryal optimizasyon problemlerinin bir sınıfının genetik algoritmalar ile çözümü üzerine

On solving of the class of combinatorial optimization problems by genetic algorithms

  1. Tez No: 266088
  2. Yazar: ONUR KAYA
  3. Danışmanlar: YRD. DOÇ. DR. BURAK ORDİN
  4. Tez Türü: Yüksek Lisans
  5. Konular: Matematik, Mathematics
  6. Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
  7. Yıl: 2010
  8. Dil: Türkçe
  9. Üniversite: Ege Üniversitesi
  10. Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Matematik Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
  13. Sayfa Sayısı: 82

Özet

Son yıllarda Global Optimizasyon problemlerinin geniş bir sınıfı için Kesen Açılar Yöntemi (Cutting Angle Method) adında yeni bir yöntem geliştirilmektedir. Bu yöntem iteratif olup her adımında kendisi de yine bir Global Optimizasyon Problemi olan bir yardımcı problemin çözülmesi gerekir.Bu tezde yukarıda ifade edilen probleme denk olarak sunulan ve 2001 yılından bu yana çalışılan Minimal Ağırlıklı Dominant Alt Küme Problemi'nin (MADAK) çözümü için bir genetik algoritma yaklaşımı önerilmiş ve önerilen bu yöntem için hesaplama denemeleri yapılarak, sonuçlar sunulmuştur.

Özet (Çeviri)

Cutting Angle Method is an optimization method that is being used for solving a broad class of global optimization problems. This method is an iterative method and in each step there is another sub problem is faced. This sub problem has to be solved to help general problem?s solution. The point is that this sub problem also a global optimization problem; solution of this sub problem is also very hard.To solve this sub problem there is a new problem, Dominating ?Subset with the Minimal Weight? represented that is equivalent to the sub problem.In this thesis an algorithm is presented for solving Dominating Subset with the Minimal Weight problem which is equivalent to the sub problem that is faced while using Cutting Angle Method. There is also shown computational experiments of this algorithm and discussed these results.

Benzer Tezler

  1. Tek modelli deterministik montaj hattı dengeleme problemlerine genetik akgoritma ile çözum yaklaşımı

    Single model deterministic assembly line balancing using genetic algoritna

    RAŞİT ÖZKAN

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2003

    Endüstri ve Endüstri Mühendisliğiİstanbul Teknik Üniversitesi

    Endüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    YRD. DOÇ. DR. MURAT BASKAK

  2. Otonom kutu istifleme robot hücreleri için meta-sezgisel optimizasyon algoritması geliştirilmesi

    Development of a meta-heuristic optimization algorithm for autonomous bin packing robot cells

    HARUN GEZİCİ

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    2022

    Endüstri ve Endüstri MühendisliğiYıldız Teknik Üniversitesi

    Mekatronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. HAYDAR LİVATYALI

  3. Solving the traveling salesman problem using metaheuristic algorithms

    Metasezgisel algoritmalar kullanılarak gezgin satıcı probleminin çözülmesi

    SUHAIR SAFAA SAUD

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2017

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolSelçuk Üniversitesi

    Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. HALİFE KODAZ

  4. Kaynak kısıtlı proje çizelgeleme probleminde tekrarsız kromozom destekli paralel genetik algoritma uygulaması

    A parallel genetic algorithm application with nonrepetitive chromosome improvement for resource constrained project scheduling problem

    ŞAFAK EBESEK

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    2019

    Mimarlıkİstanbul Teknik Üniversitesi

    Mimarlık Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. HAKAN YAMAN

  5. A heuristic solution algorithm to quadratic assignment problem

    Kareli atama problemleri için sezgisel yaklaşım

    AYŞE HANDE EROL

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2010

    Endüstri ve Endüstri MühendisliğiMarmara Üniversitesi

    Endüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    YRD. DOÇ. DR. SEROL BULKAN