Geri Dön

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

  1. Tez No: 338040
  2. Yazar: ÇAĞATAY SEL
  3. Danışmanlar: DOÇ. DR. ASIM EGEMEN YILMAZ
  4. Tez Türü: Yüksek Lisans
  5. Konular: Elektrik ve Elektronik Mühendisliği, Electrical and Electronics Engineering
  6. Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
  7. Yıl: 2013
  8. Dil: Türkçe
  9. Üniversite: Ankara Üniversitesi
  10. Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Elektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
  13. 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

  1. 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

    Türkçe

    2012

    Endüstri ve Endüstri MühendisliğiHava Harp Okulu Komutanlığı

    Endüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. CENGİZ KAHRAMAN

  2. Genetic algorithms in engineering optimization

    Başlık çevirisi yok

    LEVENT DEMİREL

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    1999

    Havacılık Mühendisliğiİstanbul Teknik Üniversitesi

    PROF.DR. SÜLEYMAN TOLUN

  3. 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

    İngilizce

    2021

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Teknik Üniversitesi

    Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. AYŞE ŞİMA UYAR

  4. 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

  5. Reconstruction of binary electrical conductivity distributions using genetic algorithms

    İkili elektrik iletkenlik dağılımlarının genetik algoritmalar ile yeniden oluşturulması

    ÇETİN GÜREL

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2010

    Mühendislik Bilimleriİstanbul Teknik Üniversitesi

    Mekatronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    YRD. DOÇ. DR. LEVENT OVACIK