Sezgisel algoritmalar kullanarak konteyner yükleme problemi optimizasyonu
Optimization with heuristic algorithms for container loading problem
- Tez No: 472499
- Danışmanlar: PROF. DR. TUNCAY YİĞİT
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Computer Engineering and Computer Science and Control
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2017
- Dil: Türkçe
- Üniversite: Süleyman Demirel Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: 75
Özet
Günümüzde konteyner taşımacılığının önemi giderek artmaktadır. Bu sebeple ulusal ve uluslararası piyasalarda hava, kara ve deniz yoluyla yapılan taşımacılıklarda şirketler için daha düşük maliyetle taşıma büyük önem taşır. Maliyeti düşürmenin yollarından biri de konteyner hacmini en iyi şekilde kullanmaktır. Bu çalışmada, daha düşük maliyet ile konteyner yükleme probleminin çözümü için sezgisel algoritmalardan biri olan genetik algoritma kullanılmıştır. Genetik algoritma ile konteyner içerisine çeşitli boyutlardaki kutular en uygun şekilde yerleştirilmiştir. Böylece, konteyner içi boş alanın minimizasyonu ve yüklenen kutu sayısının maksimizasyonu amaçlanmıştır. Çalışma literatürdeki diğer sezgisel algoritmalarla karşılaştırılmış ve elde edilen sonuçlar sunulmuştur.
Özet (Çeviri)
Nowadays the importance of container transport is gradually increasing. For this reason in air, land and sea transportation, lower cost transport has great importance for the companies in national and international markets. One way to reduce costs is to use the volume of container in the best way. In this study, genetic algorithm which is one of the heuristic algorithms is used to solve the container loading problem with lower cost. By means of genetic algorithm, boxes of various sizes are placed in the container in the most suitable way. Thus, the minimization of the empty space of the container and the maximization of the number of loaded containers are aimed. The study is compared with other heuristic algorithms in the literature and the results obtained are presented.
Benzer Tezler
- Konteyner yükleme probleminin çözümü için genetik algoritma bazlı hibrit yaklaşım
Genetic algorithm based hybrid optimization approach for container loading problem
AYKUT ŞEN
Yüksek Lisans
Türkçe
2023
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolBursa Teknik ÜniversitesiAkıllı Sistemler Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ YUNUS DEMİR
- Yeni sezgisel yaklaşımlar ile konteyner yükleme problemi optimizasyonu
Container loading problem optimization with new heuristic approaches
MERVE ÖZDEMİR
Doktora
Türkçe
2023
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolSüleyman Demirel ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. TUNCAY YİĞİT
- Hibrid karga-arama genetik algorıtmasını kullanarak 3 boyutlu kutu paketleme sorununu çözme.
Hybrid crow-genetic algorithm for solving 3d bin packing problem.
HAZEM KHUDEER
Yüksek Lisans
Türkçe
2020
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolKırıkkale ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. HASAN ERBAY
- Otonom kutu istifleme robot hücreleri için meta-sezgisel optimizasyon algoritması geliştirilmesi
Development of a meta-heuristic optimization algorithm for autonomous bin packing robot cells
HARUN GEZİCİ
Doktora
Türkçe
2022
Endüstri ve Endüstri MühendisliğiYıldız Teknik ÜniversitesiMekatronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. HAYDAR LİVATYALI
- Sezgisel algoritmalar kullanarak derinöğrenme ağlarında performansiyileştirilmesi
Performance improvement in deep learning networks using intuitive algorithms
ULAŞ DEMİRCİ
Yüksek Lisans
Türkçe
2021
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolFatih Sultan Mehmet Vakıf ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ ALİ NİZAM