Kombinatoryal optimizasyon problemlerinin bir sınıfının genetik algoritmalar ile çözümü üzerine
On solving of the class of combinatorial optimization problems by genetic algorithms
- Tez No: 266088
- Danışmanlar: YRD. DOÇ. DR. BURAK ORDİN
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Matematik, Mathematics
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2010
- Dil: Türkçe
- Üniversite: Ege Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Matematik Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- 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
- 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
2003
Endüstri ve Endüstri Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiEndüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı
YRD. DOÇ. DR. MURAT BASKAK
- 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
2022
Endüstri ve Endüstri MühendisliğiYıldız Teknik ÜniversitesiMekatronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. HAYDAR LİVATYALI
- Solving the traveling salesman problem using metaheuristic algorithms
Metasezgisel algoritmalar kullanılarak gezgin satıcı probleminin çözülmesi
SUHAIR SAFAA SAUD
Yüksek Lisans
İngilizce
2017
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolSelçuk ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. HALİFE KODAZ
- 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
- A heuristic solution algorithm to quadratic assignment problem
Kareli atama problemleri için sezgisel yaklaşım
AYŞE HANDE EROL
Yüksek Lisans
İngilizce
2010
Endüstri ve Endüstri MühendisliğiMarmara ÜniversitesiEndüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı
YRD. DOÇ. DR. SEROL BULKAN