MapReduce ile metasezgisel optimizasyon
Metaheuristic optimization with MapReduce
- Tez No: 392357
- Danışmanlar: PROF. DR. ASAF VAROL
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Computer Engineering and Computer Science and Control
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2015
- Dil: Türkçe
- Üniversite: Fırat Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Yazılım Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: 64
Özet
Gelişen dünyada, iyileştirme ihtiyacı duyulan fonksiyon sayısı ve bu fonksiyonlara ait parametreler gün geçtikçe çoğalmakta ve bu parametrelerin optimal değerlerinin bulunması büyük önem arz etmektedir. Bu hususta metasezgisel optimizasyon algoritmaları geniş kullanıma sahip algoritmalardır. Ancak metasezgisel algoritmaların, tek bilgisayar üzerinde çalışan algoritmalar olmaları vesilesiyle, dağıtık olarak işletilmesi halinde etkinliğinin arttırılabileceği öngörülmektedir. Bu noktada çeşitli dağıtık uygulamalar bulunmasına rağmen, MapReduce kullanılarak yapılmış bir uygulamanın bulunmadığı gözlemlenmiştir. MapReduce ile dağıtık olarak metasezgisel optimizasyon uygulamasının gerçekleştirilmesi halinde optimizasyon algoritmalarının daha büyük problemleri daha az sürede çözme kabiliyetine kavuşacağı öngörülmektedir. Bu tez çalışmasında optimizasyon konusu incelenmiş, metasezgisel optimizasyon algoritmalarına birkaç örnek verilmiş, yeni bir optimizasyon algoritması tasarlanmış, MapReduce altyapısına giriş yapılmış ve son olarak da MapReduce ile yeni tasarlanan optimizasyon algoritmasının uygulanmasına yönelik bir çalışma verilmiştir.
Özet (Çeviri)
In today's world, number of the functions that needs to be optimized and parameters of these functions are increasing and optimization of these parameters has significant importance, in this regard; a metaheuristic optimization algorithm has broad usage. However these algorithms can be more effective if they can work in distributed environment. It has been noticed that such a distributed optimization applications exist but an application in MapReduce platform has not be done yet. In this regard MapReduce framework has been chosen to work with. With MapReduce framework bigger problems may be solved with lesser cost and time. In this thesis, optimization is inspected, some of the metaheuristic algorithms are explained, a novel optimization algorithm is designed, an introduction to MapReduce framework and finally an optimization application with MapReduce framework is provided.
Benzer Tezler
- Efficient and secure document similarity search over cloud utilizing mapreduce
Mapreduce ile bulut üzerinde dokümanlar için verimli ve güvenli benzerlik hesaplama
MAHMOUD ALEWİWİ
Doktora
İngilizce
2015
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolSabancı ÜniversitesiPROF. DR. ERKAY SAVAŞ
- HADOOP/MapReduce teknolojisi kullanılarak hızlı tüketim sektöründe büyük veri analizi
Big data analysis in fast mooving consumer sector by using HADOOP/MapReduce technology
SERDAR ÇETİNKAYA
Yüksek Lisans
Türkçe
2016
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
YRD. DOÇ. DR. FATİH KELEŞ
- Hadoop tabanlı büyük ölçekli görüntü işleme altyapısı
Hadoop based large scale image processing infrastructure
İLGİNÇ DEMİR
Yüksek Lisans
Türkçe
2012
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolKocaeli ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
YRD. DOÇ. DR. AHMET SAYAR
- Bulut bilişim sistemlerinde eşle/indirge yöntemi uygulanarak veri madenciliği yazılım çatısının geliştirilmesi
Development of data mining software framework by using map/reduce method in cloud computing systems
FERHAT ÖZGÜR ÇATAK
Doktora
Türkçe
2014
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul ÜniversitesiEnformatik Ana Bilim Dalı
PROF. DR. MEHMET ERDAL BALABAN
- Hadoop mapreduce algoritmasının analizi ile performansa etki eden parametrelerin tespiti ve hadoop üzerinde başarım artımı
With analysis of hadoop mapreduce algorithm finding parameters affecting performance and using optimized parameters increasing throughput on hadoop cluster
HÜSEYİN ŞARKIŞLA
Yüksek Lisans
Türkçe
2015
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolSakarya ÜniversitesiBilgisayar ve Bilişim Mühendisliği Ana Bilim Dalı
YRD. DOÇ. DR. HAYRETTİN EVİRGEN