Kombinatoryal optimizasyon problemlerinde arı sistemi yaklaşımı
Bee system approach for combinatorial optimization problems
- Tez No: 282971
- Danışmanlar: YRD. DOÇ. DR. LALE ÖZBAKIR
- Tez Türü: Doktora
- Konular: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Endüstri ve Endüstri Mühendisliği, Computer Engineering and Computer Science and Control, Industrial and Industrial Engineering
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2010
- Dil: Türkçe
- Üniversite: Erciyes Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: 171
Özet
Birçok gerçek hayat probleminin kombinatoryal optimizasyon problemi olarak modellenebilmesi ve klâsik optimizasyon tekniklerinin bu tür problemleri çözmedeki çeşitli yetersizlikleri, kombinatoryal optimizasyon problemlerinin çözümünde hızlı ve etkin olarak kullanılacak araçların geliştirilmesi ihtiyacını doğurmuştur. Bu amaçla problemden ve modelden bağımsız bir yapıya sahip olan doğadan esinlenmiş sezgisel optimizasyon algoritmaları, son yıllarda artan bir hızla zor kombinatoryal optimizasyon problemlerinin çözümünde kullanılmaktadır. Bu tekniklerin bir dalı olan sürü zekâsı algoritmaları ise böceklerin problem çözme becerilerini taklit eden metasezgisel yöntemler geliştirebilmek için böcek davranışlarına odaklanmıştır.Arıların yiyecek arama davranışları, öğrenme, hatırlama ve bilgi paylaşma özellikleri sürü zekâsının en ilgi çekici araştırma alanlarından birisidir. Birbiriyle etkileşen bireyler sistemi olarak ele alınan arı kolonisinde kolektif zekâ, sinerjik bilgi değişimine dayanmaktadır. Temel olarak, bulunan yiyecek kaynaklarının kalitesi hakkında bilgi paylaşımının gerçekleştirildiği arı kolonisinde amaç, farklı ve kaliteli yiyecek kaynaklarına ulaşabilmek için kolonideki diğer arıların da iyi bölgelere çekilmesine dayanmaktadır. Arılar arasındaki bu etkileşim, zor kombinatoryal optimizasyon problemlerine kaliteli ve uygun çözümlerin daha hızlı bulunmasını sağlamaktadır.Bu tez çalışmasının amacı zor kombinatoryal optimizasyon problemlerine iyi çözümler üreten ve arı davranışlarını modelleyen yapay sistemler geliştirmektir. Bu doğrultuda zor kombinatoryal optimizasyon problemleri sınıfında yer alan Genelleştirilmiş Atama Problemi ve Çift Taraflı Montaj Hattı Dengeleme Problemi'ne etkin bir çözüm yaklaşımı geliştirmek amacıyla son yıllarda önerilen Arı Algoritması ve Yapay Arı Kolonisi Algoritması'ndan faydalanılmış ve oldukça başarılı sonuçlar elde edilmiştir.
Özet (Çeviri)
Due to the fact that most of real life problems can be modelled as a combinatorial optimization problem and presence of various insufficiencies on solving these problems by classical optimization techniques, it has required developing rapid and effective tools to solve combinatorial optimization problems. For this purpose, problem and model independent nature inspired heuristic optimization algorithms have been utilized for solving hard combinatorial optimization problems with an increasing trend. Such a branch of nature inspired algorithms which are known as swarm intelligence focuses on insect behavior in order to develop some meta-heuristics which can mimic insect?s problem solution abilities.The foraging behaviour, learning, memorizing and information sharing characteristics of bees have recently been one of the most interesting research areas in swarm intelligence. The collective intelligence of interacting bee colony is based on synergic information exchange. Basically, the aim of the bee colony depends on attracting other bees to productive locations to collect different and qualified food sources by sharing information about quality of food sources. This interaction among bees provides finding qualified and feasible solutions to hard combinatorial optimization problems much more quickly.This thesis is focused on developing artificial systems that generate good solutions to hard combinatorial optimization problems by utilizing bee behaviours. Accordingly, with the aim of developing an effective solution approach for Generalized Assignment Problem and Two-Sided Assembly Line Balancing Problem that can be classified as hard combinatorial optimization problems, recently proposed Bees Algorithm and Artificial Bee Colony Algorithm are utilized and considerably effective results are obtained.
Benzer Tezler
- Güncel en iyileme algoritmalarının paralel ve birlikte uygulamaları ve performans analizleri
Parallel and collaborative applications of the recent optimization algorithms and their performance analyses
HASAN MAKAS
Doktora
Türkçe
2015
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolSakarya ÜniversitesiBilgisayar ve Bilişim Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. NEJAT YUMUŞAK
- A study of vantage point neighbourhood search in the bees algorithm for combinatorial optimization problems
Bakış noktası komşuluk aramasının arı algoritması ile kombinatoryal optimizasyon problemlerine uygulanması
SULTAN ZEYBEK
Yüksek Lisans
İngilizce
2014
Bilim ve Teknolojiİstanbul Teknik ÜniversitesiMatematik Bölümü
PROF. DR. KAMİL ORUÇOĞLU
- The bees algorithm theory, improvements and applications
Arı algorithmsı teori, geliştirmeler ve uygulamalar
EBUBEKİR KOÇ
Doktora
İngilizce
2010
Endüstri ve Endüstri MühendisliğiCardiff University (Prifysgol Caerdydd)Endüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. DUC TRUONG PHAM
- Karga ve yarasa tabanlı algoritmaların yeni versiyonlarının geliştirilmesi ve performanslarının değerlendirilmesi
Development of new versions of crow and bat based algorithms and evaluation of their performance
ZAHER AKHDIR
Yüksek Lisans
Türkçe
2020
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolErciyes ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ MUSTAFA DANACI
- Genetik algoritma yöntemi ile toplu üretim planlama
Aggregate production planning with genetic algorithms
MEHTAP VURAL
Yüksek Lisans
Türkçe
2005
İşletmeİstanbul Teknik Üniversitesiİşletme Mühendisliği Ana Bilim Dalı
Y.DOÇ.DR. FERHAN ÇEBİ