Genel atama problemlerinin çözümünde deterministik, olasılık temelli ve sezgisel yöntemlerin uygulanması
Application of deterministic, probabilistic and heuristic methods for the solution of generalized assignment problems
- Tez No: 338040
- Danışmanlar: DOÇ. DR. ASIM EGEMEN YILMAZ
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Elektrik ve Elektronik Mühendisliği, Electrical and Electronics Engineering
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2013
- Dil: Türkçe
- Üniversite: Ankara Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Elektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: 114
Özet
Kaynakların ve zamanın öneminin arttığı günümüzde; kişi-görev, unsur-görev, vb. eşleştirmeleri yapılarak sonuca ulaşılmaya çalışılan problemlere atama problemi adı verilmektedir. Atama problemlerinin çözümünde kullanılan algoritmaların bazıları her unsurun bir görevle eşleştirileceği ve boşta görev kalmamasını amaçlarken, bazıları sonuca ulaşırken olasılık prensibini göz önünde bulundurarak sonuca ulaşmakta, bazı algoritmalar ise çözüme ulaşırken doğadan ilham almaktadır. Görevin başarımı, zaman, maliyet kıstaslarını göz önünde bulundurarak en iyi çözüme ulaşan algoritmanın belirlenmesi amacı ile algoritmalar aynı veriler ışığı altında denenerek sonuçlar kıyaslanmıştır. Bilim, Sanayi ve Teknoloji Bakanlığının desteklemiş olduğu San-Tez Projesi kapsamında projede belirlenen kıstaslar (Hava aracı-görev eşleştirilmeleri yapılırken bütün görevlerin yapılması amacı güdülerek her bir hava aracına maksimum iki görev ataması yapılması) altında en iyi sonucu veren algoritma belirlenmiştir. Atama problemlerinin çözümünde belirlenen kısıtlar altında sezgisel yöntemler ile en iyi sonuca ulaşılabileceği gösterilmiştir.
Özet (Çeviri)
As the sources and time increase their priority nowadays; the problems, which can be solved by matching person-task, machine- task etc. are called assignment problems. Some algorithms, which can be used for the solution of assignment problems, aim that each asset match with a task and all assets are covered. By solving the assignment problems, some algorithms take account of probability principle and some other algorithms solve them heuristically. In order to decide the algorithm with the best solution, the algorithms are compared using the same dataset with respect to performance, time and cost criteria. This thesis is supported by the Turkish Ministry of Science, Industry and Technology under the SANTEZ program, the algorithm with the best solution is decided under some specified criteria (While making air asset, task matching, each air component is assigned with maximum two tasks in order to all the tasks are covered). It is shown that heuristic methods perform the best performance for the solution of assignment problems under these specified criteria.
Benzer Tezler
- Bulanık çok modlu kaynak kısıtlı proje çizelgeleme problemlerinin çözümü için matematiksel bir model
A mathematical model for the solution of the fuzzy multi mode resource-constrained project scheduling problems
ÖMER ATLI
Doktora
Türkçe
2012
Endüstri ve Endüstri MühendisliğiHava Harp Okulu KomutanlığıEndüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. CENGİZ KAHRAMAN
- Hybridization of probabilistic graphical models and metaheuristics for handling dynamism and uncertainty
Değişimin ve belirsizliğin ele alınması için olasılıksal çizgesel biçelerin ve sezgi-üstlerinin melezleştirilmesi
GÖNÜL ULUDAĞ
Doktora
İngilizce
2021
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Teknik ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. AYŞE ŞİMA UYAR
- 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
- Reconstruction of binary electrical conductivity distributions using genetic algorithms
İkili elektrik iletkenlik dağılımlarının genetik algoritmalar ile yeniden oluşturulması
ÇETİN GÜREL
Yüksek Lisans
İngilizce
2010
Mühendislik Bilimleriİstanbul Teknik ÜniversitesiMekatronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
YRD. DOÇ. DR. LEVENT OVACIK