Paralel programlama tekniklerinin gelişime dayalı algoritmalar üzerindeki etkinlik analizi
Efficiency analysis of parallel programming techniques on evolutionary algorithms
- Tez No: 374299
- Danışmanlar: DOÇ. DR. ALPER BAŞTÜRK
- Tez Türü: Doktora
- Konular: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Computer Engineering and Computer Science and Control
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2014
- Dil: Türkçe
- Üniversite: Erciyes Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: 192
Özet
Son yıllarda yaşanan teknolojik gelişmeler tasarım problemlerinin daha da zorlaşmasını beraberinde getirmiş ve hesaplama ihtiyaçlarını artırmıştır. Problemlerin zorlaşması ve artan hesaplama ihtiyacının karşılanması, çözümlerde kullanılan algoritmaların performanslarını arttırıcı yeni yaklaşımlar önerilmesine ve paralel hesaplama sistemlerinin etkin bir şekilde kullanılmasına olan ilgiyi arttırmaktadır. Bu amaçla tez kapsamında, temel versiyonları asenkron yapıda olan bazı algoritmaların senkron modelleri önerilerek performanslarını arttırıcı yeni yaklaşımlar geliştirilmiştir. Aynı zamanda, algoritmaların performanslarının kontrol parametrelerine olan bağımlıklarını önlemek ve daha kararlı yapılar oluşturmak için yeni portföy stratejileri önerilmiştir. Önerilen yeni modellerin farklı paralel gerçekleştirimleri ile, değişik özelliklere sahip zorluk derecesi yüksek test problemlerinin çözümü gerçekleştirilmiş ve detaylı başarım analizleri yapılmıştır. Bilinen test problemlerinin yanı sıra, gerçek dünya problemlerinden yapay sinir ağları eğitimi gerçekleştirilmiştir. Bunlara ilave olarak bazı algoritmaların ayrık modellerinin paralel gerçekleştirimi yapılarak etkin komşu üretme mekanizmaları entegre edilmiştir. Bu gerçekleştirimler ayrık bir problem türü olan gezgin satıcı problemlerinin çözümünde kullanılmıştır. Elde edilen sonuçlardan, önerilen modellerin problemlerin çözüm kalitesini arttırdığı, algoritmaları daha kararlı hale getirdiği ve paralel hesaplama sistemlerinin kullanımı ile de çözüm sürelerinin önemli oranda kısalabileceği gözlemlenmiştir. Bu çalışma ile paralel hesaplama sistemleri üzerinde çalışan algoritmalar ile geniş ve kapsamlı problemlerin etkin bir şekilde çözülebileceği gösterilmiştir.
Özet (Çeviri)
Technological advances in recent years have made design problems more difficult and have increased the computing needs required to solve them. The difficulty of problems and increased source needs have led to the proposal of parallel implementations of some commonly used problem solving techniques and to increased interest in efficient parallel computation systems. For this purpose, synchronous models of the algorithms, the basic versions of which have asynchronous structures, were proposed in order to achieve faster parallel models. Moreover, to prevent performance from being affected by the control parameters and to make more stable structures, new portfolio strategies were proposed. Difficult problems with different characteristics and with varying difficulty levels were solved by the proposed approaches and comprehensive comparisons were presented in the experiments for performance analysis. In addition to well-known benchmark problems, some real-world problems were solved by using artificial neural networks and trained by using the proposed parallel models. Moreover, the parallel models of the algorithms were implemented for combinatorial type problems and efficient local search methods were integrated into the algorithms. The traveling salesman problem was used in the experiments carried out for combinatorial algorithms. It was observed that the proposed models improved solution quality and algorithm stability; they also decreased the running times significantly. It is shown that evolutionary algorithms running on parallel computing systems can be employed to solve large and complex problems effectively.
Benzer Tezler
- Deep feature transfer from deep learning models into machine learning algorithms to classify COVID-19 from chest X-ray images
Göğüs röntgeni görüntülerinden COVID-19 sınıflandırması yapmak amacıyla derin öğrenme modellerinden makine öğrenmesi algoritmalarına derin öznitelik aktarımı
OZAN GÜLDALİ
Yüksek Lisans
İngilizce
2021
Matematikİstanbul Teknik ÜniversitesiMatematik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ GÜL İNAN
- Sistemli mimari tasarım sürecinde üretken bir yapay yardımcı önerisi
Proposal for a productive artificial aid in the systematic architectural design process
BETÜL ŞEN
Yüksek Lisans
Türkçe
2024
Mimarlıkİstanbul Teknik ÜniversitesiBilişim Ana Bilim Dalı
PROF. DR. YÜKSEL DEMİR
- Assessment of urbanization history of Addis Ababa city, Ethiopia
Addıs Ababa cıty, Ethıopıa'nın kentleşme tarihinin değerlendirilmesi
ABDURAHMAN HUSSEN YIMER
Yüksek Lisans
İngilizce
2023
Şehircilik ve Bölge PlanlamaMersin ÜniversitesiŞehir ve Bölge Planlama Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. ALİ CENAP YOLOĞLU
- Avrupa Topluluğu'nda radyo-televizyon sistemleri
Başlık çevirisi yok
ALİ İHSAN ÖZEROĞLU
Yüksek Lisans
Türkçe
1990
İletişim Bilimleriİstanbul ÜniversitesiAvrupa Birliği Ana Bilim Dalı
DR. ŞERMİN TEKİNALP
- Modeling brick surfaces in historic buildings with design computation methods
Tarihi yapılarda tuğla yüzeylerin hesaplamalı tasarım yöntemleriyle modellenmesi
SEVGİ ALTUN
Yüksek Lisans
İngilizce
2023
Mimarlıkİstanbul Teknik ÜniversitesiBilişim Ana Bilim Dalı
PROF. DR. MİNE ÖZKAR KABAKÇIOĞLU