Geri Dön

Arı kolonisi ile şoför-hat-zaman optimizasyonu

Bee colony based driver-line-time optimization

  1. Tez No: 266303
  2. Yazar: MUSTAFA SERVET KIRAN
  3. Danışmanlar: YRD. DOÇ. DR. MESUT GÜNDÜZ
  4. Tez Türü: Yüksek Lisans
  5. Konular: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Computer Engineering and Computer Science and Control
  6. Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
  7. Yıl: 2010
  8. Dil: Türkçe
  9. Üniversite: Selçuk Üniversitesi
  10. Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
  13. Sayfa Sayısı: 100

Özet

Sezgisel optimizasyon teknikleri doğadan esinlenilerek geliştirilmiştir. Bu tekniklere karınca kolonisi optimizasyon, kısmi sürü optimizasyon ve arı sistemi optimizasyon algoritmaları örnek olarak verilebilir. Son yıllarda arı sistemi üzerine yapılan çalışmalar ivme kazanarak artmış ve arı sistemi bir çok optimizasyon probleminin çözümünde kullanılmıştır. Bu tez çalışmasında arı kolonisi optimizasyon algoritması şoför-hat-zaman çizelgelemede optimum görev dağılımının bulunması için kullanılmıştır.Konya Cumhuriyet Otobüs Durağına ait yolcular için hazırlanmış olan araç kalkış saatleri bir problem olarak ele alınmış ve hatlara ait seferlerin şoförlere dağıtılması amaçlanmıştır. Arı sisteminin bir metodu olan arı kolonisi optimizasyonu tez problemindeki şoförlerin belirli saat çalışması kaydıyla optimum görev dağılımını oldukça başarılı şekilde gerçekleştirmiştir. Elde edilen uygulama sonuçlarına göre, şoförlerin dinlenme süreleri, mola saatleri ve sayılarında dikkate değer iyileştirmeler yapılmıştır.

Özet (Çeviri)

Heuristic optimization methods have been developed by being inspired from nature. Ant colony optimization, particle swarm optimization and bee system optimization algorithms are given as examples to these methods. In recent years, studies on bee system are increasing by growing popularity and bee system is commonly used in solution of various optimization problems. In this thesis, bee colony optimization algorithm is used so as to find the optimal distribution of tasks in driver line-time scheduling.Konya Cumhuriyet Bus Station departure time of vehicles which is prepared for travelers is considered as an optimization problem and it is aimed that travels of lines are distributed to drivers. Optimal task distribution is successfully implemented by bee colony optimization which is one of the sub-method in the bee system concept providing that each driver is to work certain hours. According to application results obtained, remarkable improvements are performed in rest periods, break time and number of drivers.

Benzer Tezler

  1. Güneş enerji panellerinde maksimum güç noktasının belirlenmesi

    Determining of the maximum power point in solar energy panels

    SHAHABULLAH AMIN

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2021

    Elektrik ve Elektronik MühendisliğiMersin Üniversitesi

    Elektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. ALİ AKDAĞLI

  2. Yapay arı kolonisi ile veri indirgeme

    Data reduction with artificial bee colony algorithm

    RABİA KURNAZ

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2022

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolErciyes Üniversitesi

    Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DR. ÖĞR. ÜYESİ TAYYİP ÖZCAN

  3. Integrated binary artificial bee colony algorithm with NAÏVE bayesian classifier for network intrusion detection system

    Ağ saldırı tesbit sistemi için NAÏVE bayes sınıflandırıcı ile yapay arı koloni algoritmasının birlikte kullanımı

    ZAID OSAMAH ALZORQI

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2018

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolErciyes Üniversitesi

    Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. DERVİŞ KARABOĞA

  4. Kapasite kısıtlı çok tesisli weber problemi için değiştirilmiş yapay arı kolonisi algoritması

    Modified artificial bee colony algorithm for the capacitated multi-facility weber problem

    NÜKHET TUNÇBİLEK

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    2018

    Endüstri ve Endüstri Mühendisliğiİstanbul Üniversitesi-Cerrahpaşa

    Endüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. ŞAKİR ESNAF

  5. EEG sinyalleri ile BCI heceleme sistemlerinde kanal seçme algoritmalarının tanıma performansına etkisinin incelenmesi

    Investigation of the effect of channel selection algorithms on recognition performance in spelling systems from EEG signals

    MURAT ARICAN

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2019

    Elektrik ve Elektronik MühendisliğiBolu Abant İzzet Baysal Üniversitesi

    Elektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. KEMAL POLAT