Geri Dön

Improved Physarum Polycephalum shortest path algorithm with preconditioned iterative methods

Ön koşullu yinelemeli yöntemler ile geliştirilmiş Physarum Polycephalum en kısa yol algoritması

  1. Tez No: 416470
  2. Yazar: HAMİDE HANDE KESKİNER
  3. Danışmanlar: DOÇ. DR. MURAT MANGUOĞLU
  4. Tez Türü: Yüksek Lisans
  5. Konular: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Computer Engineering and Computer Science and Control
  6. Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
  7. Yıl: 2015
  8. Dil: İngilizce
  9. Üniversite: Orta Doğu Teknik Üniversitesi
  10. Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
  13. Sayfa Sayısı: 86

Özet

En kısa yol problemi algoritmalarının Bilgisayar Bilimi içerisinde veya bilim ve mühendislik alanında pek çok uygulaması bulunmaktadır. Ağ optimizasyonu, yapay zeka ve robotik en kısa yol probleminin uyguluma alanlarına örnektir. Pek çok algoritma bu problemi çözebilmek için öne sürülmüştür. Physarum Çözümü en kısa yol problemini çözebilen biyolojik olarak esinlenilmiş bir yöntemdir. Nihayetinde, algoritma içerisinde her iterasyonda karşımıza çözülmesi gereken seyrek doğrusal sistem çıkmaktadır. Direkt ve yinelemeli çözücüler iki ana seyrek doğrusal sistem çözücüleridir. Direkt Çözücüler dayanıklı olmasına rağgmen doldurulmu¸s hücreler sebebiyle fazla hafıza harcar. Bu tez çalışmasında, Physarum Polycephalum en kısa yol algoritması ön koşullu yinelemeli yöntemler ile geliştirilmektedir. Pek çok doğrusal sistem çözücü ve önkoşulun yakınsama davranışı ve hafıza tüketimi üzerinde çalışılmıştır. Ön koşullu yinelemeli çözücülerin gayet dayanıklı olduğu ve daha az hafızaya ve zamana ihityaç duyduğu gösterilmiştir.

Özet (Çeviri)

Algorithms for finding the shortest path has many applications in Computer Science, or in other areas of science and engineering. Network optimizations, artificial intelligence and robotics are just a few examples where efficient computation of the shortest path is needed. Various algorithms have been proposed to solve this fundamental problem. Physarum Solver is biologically inspired method that deals with this problem. In the end, a sparse linear system needs to be solved at each iteration of the algorithm. Direct and iterative solvers are two main classes of algorithms for solving sparse linear systems. Direct solvers are robust but they could consume a lot memory due to fill-in. In this thesis, Physarum Polycephalum Shortest Path algorithm is improved using preconditioned iterative methods. We study the convergence behavior as well as memory consumption of various solvers and preconditioners. We show that preconditioned iterative solvers are quite robust and requires much less memory and solution time.

Benzer Tezler

  1. Parallel bio-inspired single source shortest path algorithms

    Paralel biyolojik tabanlı tek kaynaklı en kısa yol algoritmaları

    HİLAL ARSLAN

    Doktora

    İngilizce

    İngilizce

    2017

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolOrta Doğu Teknik Üniversitesi

    Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. MURAT MANGUOĞLU

  2. Improved wind power forecasting using combination methods

    Kombinasyon yöntemleri kullanılarak rüzgar gücü tahminlerinin geliş“tirilmesi

    CEYDA ER KÖKSOY

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2015

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolOrta Doğu Teknik Üniversitesi

    Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DR. AYŞE NUR BİRTÜRK

    DOÇ. DR. PINAR KARAGÖZ

  3. Biyobozunur antibakteriyel koku tutmayan örme kumaş geliştirilmesi

    Improved of biodegradable antibacterial odor resistant knitted fabrics

    EMEL ALAY

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    2016

    Tekstil ve Tekstil MühendisliğiEge Üniversitesi

    Tekstil Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. KERİM DURAN

  4. İstatistiksel öneri sistemi ve makine öğrenimi temelli tahminleme modeliyle geliştirilmiş hava taşımacılığı simülasyonu tasarımı

    Improved air transportation simulation design with statistical recommendation system and machine learning based forecasting model

    MUHAMMET EMİN TAŞCIOĞULLARI

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2016

    Endüstri ve Endüstri Mühendisliğiİstanbul Ticaret Üniversitesi

    Endüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. OĞUZ BORAT

  5. Güneş enerjisi santralleri için iyileştirilmiş önleyici bakım planlaması

    Improved preventive maintenance planning for solar power plants

    HALİL KARAYEL

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2024

    Bilim ve TeknolojiGazi Üniversitesi

    Enerji Sistemleri Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. AHMET AKTAŞ