Geri Dön

Polyhedral approaches to hypergraph partitioning and cell formation

Hiperçizge parçalama problemine polyhedral yaklaşımlar ve hücre belirlenmesi

  1. Tez No: 36211
  2. Yazar: LEVENT KANDİLLER
  3. Danışmanlar: DOÇ.DR. MUSTAFA AKGÜL
  4. Tez Türü: Doktora
  5. Konular: Endüstri ve Endüstri Mühendisliği, Industrial and Industrial Engineering
  6. Anahtar Kelimeler: Kombinatoryal Optimizasyon, Polihedral Kombinatoriks, Hiperçizge Parçalama, Hücre Tipi İmalat Sistemleri. vıı, Combinatorial Optimization, Polyhedral Combinatorics, Hyper graph Partitioning, Cellular Manufacturing Systems. VI
  7. Yıl: 1994
  8. Dil: İngilizce
  9. Üniversite: İhsan Doğramacı Bilkent Üniversitesi
  10. Enstitü: Mühendislik ve Fen Bilimleri Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
  12. Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
  13. Sayfa Sayısı: 162

Özet

Özet HİPERÇİZGE PARÇALAMA PROBLEMİNE POLYHEDRAL YAKLAŞIMLAR VE HÜCRE BELİRLENMESİ Levent Kandiller Endüstri Mühendisliği Doktora Tez Yöneticisi: Doç. Dr. Mustafa Akgül Aralık 1994 Hiperçizgeler, çizgelerin ayrıtların birleştirdiği düğümlerin sayılarının ikiden fazla olabildiği daha genel durumlarıdır. Hiperçizgeler imalat sistemlerinin ve elektrik devrelerinin ifade edilmesinde kullanılırlar. Hücre Tipi İmalat sistemlerinde hiperçizge parçalaması hücre belirleme problemine dönüşür. Hiperçizge parçalama entegre devre tasarımında yerleşim problemini kolaylaştırmak için gereklidir. Literatürde çeşitli optimal olmayan çözümler veren sezgisel yöntemler vardır. Bu doktora çalışmasında hiperçizge parçalama problemi için tasarlanmış optimali arayan polihedral kombinatoriks temelli yaklaşımlar tanıtılmıştır. Hiperçizgeleri ikiye ayırma problemini incelemek için r-düzenli hiperçizgeler üzerinde iki politop tanımlanmıştır. R-düzenli hiperçizgelerde her ayrıt r düğümü bağlar. Bu politoplarm boyutları, geçerli eşitsizlik aileleri ve yüzey tanımlayan eşitsizlikleri araştırılmış ve bu eşitsizliklerin etkinlikleri rastsal problemler yardımıyla denenmişlerdir. Hücre belirleme aşaması Hücre Tipi İmalat sistemlerinin tasarımındaki ilk aşamadır. Yeni iki kombinatoryal optimizasyon temelli hücre belirleme tekniği geliştirilmiştir. Birinci teknik bir çizge ile hiperçizgeye yakınlaşmayı, maximum akış problemlerini arka arkaya çözme yoluyle elde edilen akış eşdeğer ağacı yaratmayı ve bir tarama yordamını kullanmaktadır. İkinci teknik ise daha önce bahsedilen politopun polinom zamanda çözülebilen özel halini kullanmaktadır. Bu iki yeni teknik tanınan altı hücre belirleme algoritması ile değişik ölçüler bazında rassal problemlerde karşılaştırılmıştır. Bulgular istatistiksel analizlerle yorumlanmıştır.

Özet (Çeviri)

Abstract POLYHEDRAL APPROACHES TO HYPERGRAPH PARTITIONING AND CELL FORMATION Levent Kandiller Ph.D. in Industrial Engineering Supervisor: Mustafa Akgül, Associate Professor December 1994 Hypergraphs are generalizations of graphs in the sense that each hyperedge can connect more than two vertices. Hypergraphs are used to describe manu facturing environments and electrical circuits. Hypergraph partitioning in man ufacturing models cell formation in Cellular Manufacturing systems. Moreover, hypergraph partitioning in VLSI design case is necessary to simplify the layout problem. There are various heuristic techniques for obtaining non-optimal hy pergraph partitionings reported in the literature. In this dissertation research, optimal seeking hypergraph partitioning approaches are attacked from polyhedral combinatorics viewpoint. There are two polytopes defined on r-uniform hypergraphs in which every hyperedge has exactly r end points, in order to analyze partitioning related prob lems. Their dimensions, valid inequality families, facet defining inequalities are investigated, and experimented via random test problems. Cell formation is the first stage in designing Cellular Manufacturing systems. There are two new cell formation techniques based on combinatorial optimization principles. One uses graph approximation, creation of a flow equivalent tree by successively solving maximum flow problems and a search routine. The other uses the polynomially solvable special case of the one of the previously discussed polytopes. These new techniques are compared to six well-known cell formation algorithms in terms of different efficiency measures according to randomly gen erated problems. The results are analyzed statistically.

Benzer Tezler

  1. A polyhedral approach to delivery man problem

    Başlık çevirisi yok

    PINAR KESKİNOCAK

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    1992

    Endüstri ve Endüstri Mühendisliğiİhsan Doğramacı Bilkent Üniversitesi

    DOÇ. DR. MUSTAFA AKGÜL

  2. Büyük boyutlu sınıflandırma problemlerinin çözümü için yeni bir matematiksel yaklaşım

    A new mathematical approaches to large scale classification problems

    MEHMET TAHİR ÇİFTÇİ

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2011

    Endüstri ve Endüstri MühendisliğiAnadolu Üniversitesi

    Endüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    YRD. DOÇ. DR. GÜRKAN ÖZTÜRK

  3. Optimization based polyhedral region approach for multi-class data classification problem

    Çok gruplu veri sınıflandırması problemi için eniyileme tabanlı çokyüzlü bölge yaklaşımı

    FATİH RAHİM

    Doktora

    İngilizce

    İngilizce

    2019

    Endüstri ve Endüstri MühendisliğiKoç Üniversitesi

    Endüstri Mühendisliği ve İşletme Yönetimi Bilim Dalı

    PROF. DR. METİN TÜRKAY

  4. Sınıflandırma problemleri için matematiksel programlama temelli çözüm yaklaşımları

    Mathematical programming based solution approaches for classification problems

    MÜGE ACAR

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2015

    Endüstri ve Endüstri MühendisliğiAnadolu Üniversitesi

    Endüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. REFAİL KASIMBEYLİ

  5. Çok yüzlü konik sınıflandırıcılar için marj enbüyüklenmesi

    Margin maximization for polyhedral conic classifiers

    GÜRHAN CEYLAN

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2017

    Endüstri ve Endüstri MühendisliğiAnadolu Üniversitesi

    Endüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. GÜRKAN ÖZTÜRK