A hybrid multi-objective genetic algorithm for bandwidth multi-coloring problem
Çizgeyi kümeli boyama problemi için kullanılan çok hedefli hibrit genetik algoritma
- Tez No: 438694
- Danışmanlar: DOÇ. DR. EMİN ERKAN KORKMAZ
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Computer Engineering and Computer Science and Control
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2014
- Dil: İngilizce
- Üniversite: Yeditepe Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: 94
Özet
Genetik Algoritmalar (GAs) çeşitli problemler üzerinde başarıyla uygulanmıştır. Çok hedefli Genetik Algoritmalar (ÇHGAs) birbirinden farklı hedefleri paralel olarak iyileştirebilmektedir. Kombinatoryal optimizasyon problemleri için çeşitli ÇHGA uyguları vardır. Ancak, ÇHGA yaklaşımı özellikle gruplama problemi üzerinde sınırlı seviyede başarı oranına sahiptir. Bu düşük başarı oranından çoğalma yöntemlerinden biri olan çaprazlama operatörü sorumludur. Çaprazlama operatörü, gruplama problemi üzerinde yıkıcıdır ve bu tür problemler üzerinde çaprazlama operatörü kullanarak başarılı yeni bireyler üretilmesi zordur. Bu çalışmada, çaprazlama operatörünün gruplama problemleri üzerindeki başarı oranını arttıran yenilikçi bir metot sunulmuştur. Metot ÇHGA'nın Yapay Sinir Ağları (YSA) ile melezlenmesinden oluşmaktadır; YSA çaprazlama operasyonuna genetik arama işlemi sırasında yol göstermektedir. Sunulan metot, standart ÇHGA'ların sınırlı başarı elde ettiği Çizgeyi Kümeli Boyama problemi üzerinde test edilmiştir. Problem, bant genişliği ve çakışma sayısının aynı anda azaltılmaya çalışıldığı bir çok-hedefli gerçekleme kullanılarak çözülmüştür. Yapılan testler sonucunda, YGS tarafından yönlendirilmiş olan çaprazlama operasyonunun başarılı birey üretme olasılığını arttırdığı ve elde edilen genel çözümlerin kalitesinin de yükseldiği görülmüştür.
Özet (Çeviri)
Genetic Algorithms (GAs) have been successfully applied on different kinds of problems. Multi-objective Genetic Algorithms (MOGAs) are capable of improving different objectives in a parallel manner. Various applications of MOGAs exist for combinatorial optimization problems. However, the MOGA approach yields a limited success rate especially on grouping problems. The crossover operation, one of the reproduction methods in GAs, is the main reason for the low performance. The crossover operation is quite destructive in grouping problems and it is difficult to produce successful offspring with this operator in this domain. In this study, a novel method that can increase the success rate of crossover operation is proposed for grouping problems. The method is a hybridization of MOGA with Artificial Neural Networks (ANNs), where ANNs guide the crossover process in the genetic search. The bandwidth multicoloring problem where standard MOGA yields limited performance has been used as the testbed for the method. The problem is solved using a multi-objective framework that minimizes bandwidth as well as conflict number in a parallel fashion. It has been observed that the crossover operation guided by the trained ANN improves the possibility of producing high fit offspring and the quality of the overall solution obtained at the end of MOGA runs.
Benzer Tezler
- Green cooperative spectrum sensing and scheduling in heterogeneous cognitive radio networks
Başlık çevirisi yok
ABDULKADİR ÇELİK
Doktora
İngilizce
2016
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolIowa State UniversityPROF. AHMED E. KAMAL
- An efficient design optimization framework for rf and optical applications
Başlık çevirisi yok
ORKUN KARABAŞOĞLU
Yüksek Lisans
İngilizce
2008
Mekatronik MühendisliğiSabancı ÜniversitesiMühendislik Bilimleri Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. GULLU KIZILTAS
- Beklemesiz akış tipi çizelgeleme problemlerinin çok amaçlı melez genetik algoritma ile çözümü
Solving the no wait flow shop scheduling problems by multi objective hybrid genetic algorithm
KENAN KESKİN
Yüksek Lisans
Türkçe
2010
Endüstri ve Endüstri MühendisliğiSelçuk ÜniversitesiEndüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. ORHAN ENGİN
- Hibrit çok amaçlı rüzgar güdümlü optimizasyon algoritması
A hybrid multi-objective wind driven optimization algorithm
FETHİYE SULTAN ÖZPEHLİVAN AY
Yüksek Lisans
Türkçe
2020
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolDüzce ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. PAKİZE ERDOĞMUŞ
- A hybrid evolutionary algorithm for multi-objective flexible job shop problems
Çok amaçlı esnek atölye tipi çizelgeleme problemlerine yönelik hibrit evrimsel bir algoritma
ALPER TÜRKYILMAZ
Doktora
İngilizce
2023
Endüstri ve Endüstri MühendisliğiMarmara ÜniversitesiMühendislik Yönetimi Ana Bilim Dalı
PROF. DR. SEROL BULKAN
DOÇ. DR. ÖZLEM ŞENVAR