Geri Dön

A novel metaheuristic for graph and graphset-T coloring problem

Çizge boyama ve çizgeyi kümeli boyama problemi üzerine metasezgisel algoritma

  1. Tez No: 438679
  2. Yazar: ÇAĞRI YEŞİL
  3. Danışmanlar: DOÇ. DR. EMİN ERKAN KORKMAZ
  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: 2013
  8. Dil: İngilizce
  9. Üniversite: Yeditepe Üniversitesi
  10. Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
  13. Sayfa Sayısı: 70

Özet

Çizgeyi boyama ve çizgeyi kümeli boyamaNP_zorkombinasyoneloptimizasyon problemleridir. Bu tezde, bu iki probleme çözüm getirmek için yapım ve yeniden yıkım prosedürü, kabul etme kriteri ve tepe tırmanma yönteminin bütünleştirildiği bir yöntem tasarlanmıştır. Yeni aday çözümler yapım ve yeniden yıkım prosedürü tarafından oluşturulurken, bu çözümler daha sonra tepe tırmanma yöntemi tarafından geliştirilmiştir. Geliştirilen çözüm belirli bir kabul etme kriterine göre kabul edilir ya da reddedilir. Buna ek olarak, iki farklı yöntem, kümeyi boyama problemi için tasarlanan yönteme ayrı ayrı eklenmiştir. İlk olarak, aynıçözümlerin yinelenmesini engellemek için tabu mekanizması algoritmaya entegre edilmiştir. Daha sonra ise belirli bir miktar çaprazlama işlemi gerçekleştirmek üzere algoritma popülasyon tabanlı yapıya dönüştürülmüştür. Amaç evrimsel algoritmada kullanılan çaprazlama işleminin sağladığıavantajlardan faydalanmaktır. Ayrıca çizgeyi kümeli boyama işlemi için de, mutasyon benzeri bir operatör sonuçları iyileştirmek için tasarlanan yapıya eklenmiştir. Tasarlanan yapı DIMACS ve GEOM test kümeleri üzerinde denenmiştir. Elde edilen sonuçlar bu iki alanda yapılan benzer ve en iyi sonuçları elde etmişçalışmalarla kıyaslanmıştır.

Özet (Çeviri)

Graph Coloring (GCP) and Graph Set-T Coloring (GSTCP) are NP-hard combinatorial optimization problems.This thesis presents aframework that includes a Ruin and Recreate (RR) procedure, an acceptance criterion and a hill climber in order to solve GCPand GSTCP. Candidate solutions are generated by ruin and recreate methodology and these solutions are enhanced by anintegrated hill climber operation. Then, the acceptance mechanism is utilized for balancing the exploration and exploitationof the search space. Furthermore, two different methodologies are integrated into the framework for solving GCP. First, atabu mechanism is utilized to avoid the search points that are already visited. Then, a population based algorithm thatutilizes a certain amount of crossover operation is integrated into the framework for GCP. The aim is to benefit from thereproduction process that takes place in Genetic Algorithms (GAs). For GSTCP, an extra mutational operator is integrated tothe framework to improve the results obtained. The proposed framework is applied on a collection of data sets from DIMACS challenge suite and GEOM suite. The results are compared with other state of the art algorithms.

Benzer Tezler

  1. Optimization methodology for application mapping in wireless network-on-chip

    Kablosuz yonga-üstü-ağlar için uygulama eşleme optimizasyon metodolojisi

    ALPEREN ÇAKIN

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2022

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolHacettepe Üniversitesi

    Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. SÜLEYMAN TOSUN

  2. Yüksek düzeyde sentezlemede hızlı tasarım alanı keşfi için makine öğrenmesi tabanlı yeni bir optimizasyon yöntemi

    A novel machine learning-based optimization methodology for fast design space exploration in high-level synthesis

    ESRA ÇELİK

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    2024

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolAtatürk Üniversitesi

    Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. DENİZ DAL

  3. Integrating path planning and image processing with UAVs for disease detection and yield estimation in indoor agriculture

    Kapalı alan tarımda hastalık tespiti ve verim tahmini için rota planlama ve görüntü işlemenin İHA'larla entegre edilmesi

    ONAT ERDOĞMUŞ

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2024

    Mekatronik Mühendisliğiİstanbul Teknik Üniversitesi

    Mekatronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. ERDİNÇ ALTUĞ

  4. A novel meta-heuristic for graph coloring problem: Simulated annealing with backtracking

    Çizge boyama problemi icin yeni bir sez ötesi algoritma: Geriye dönüş yöntemiyle benzetilmiş tavlama

    BUSE YILMAZ

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2011

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolYeditepe Üniversitesi

    Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. EMİN ERKAN KORKMAZ

  5. Optimization of SPARQL queries using artificial intelligence techniques

    Yapay zeka teknikleri kullanılarak SPARQL sorgularının optimizasyonu

    ELEM GÜZEL KALAYCI

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2012

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolDokuz Eylül Üniversitesi

    Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    YRD. DOÇ. DR. DERYA BİRANT