Geri Dön

Paralel programlama tekniklerinin gelişime dayalı algoritmalar üzerindeki etkinlik analizi

Efficiency analysis of parallel programming techniques on evolutionary algorithms

PDF İndir

  1. Tez No: 374299
  2. Yazar: RÜŞTÜ AKAY
  3. Danışmanlar: DOÇ. DR. ALPER BAŞTÜRK
  4. Tez Türü: Doktora
  5. Konular: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Computer Engineering and Computer Science and Control
  6. Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
  7. Yıl: 2014
  8. Dil: Türkçe
  9. Üniversite: Erciyes Üniversitesi
  10. Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
  13. 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

  1. Tez No

    688973

    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

    İngilizce

    2021

    Matematikİstanbul Teknik Üniversitesi

    Matematik Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DR. ÖĞR. ÜYESİ GÜL İNAN

  2. Tez No

    905434

    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

    Türkçe

    2024

    Mimarlıkİstanbul Teknik Üniversitesi

    Bilişim Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. YÜKSEL DEMİR

  3. Tez No

    846836

    Assessment of urbanization history of Addis Ababa city, Ethiopia

    Addıs Ababa cıty, Ethıopıa'nın kentleşme tarihinin değerlendirilmesi

    ABDURAHMAN HUSSEN YIMER

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2023

    Şehircilik ve Bölge PlanlamaMersin Üniversitesi

    Şehir ve Bölge Planlama Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. ALİ CENAP YOLOĞLU

  4. Tez No

    11254

    Avrupa Topluluğu'nda radyo-televizyon sistemleri

    Başlık çevirisi yok

    ALİ İHSAN ÖZEROĞLU

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    1990

    İletişim Bilimleriİstanbul Üniversitesi

    Avrupa Birliği Ana Bilim Dalı

    DR. ŞERMİN TEKİNALP

  5. Tez No

    783906

    Modeling brick surfaces in historic buildings with design computation methods

    Tarihi yapılarda tuğla yüzeylerin hesaplamalı tasarım yöntemleriyle modellenmesi

    SEVGİ ALTUN

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2023

    Mimarlıkİstanbul Teknik Üniversitesi

    Bilişim Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. MİNE ÖZKAR KABAKÇIOĞLU

Geri Dön