Optimizasyon problemlerinin çözümünde genetik algoritmaların etkinliğinin network veri zarflama analizi ile değerlendirilmesi
Evaluation of the efficiency of genetic algorithms in the solution of optimization problems with network data envelopment analysis
- Tez No: 484304
- Danışmanlar: YRD. DOÇ. DR. TALAT ŞENEL
- Tez Türü: Doktora
- Konular: Enerji, Genetik, İstatistik, Energy, Genetics, Statistics
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2017
- Dil: Türkçe
- Üniversite: Ondokuz Mayıs Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: İstatistik Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: 140
Özet
Enerji, ekonomik gelişmeler için daima çok önemli olmuştur. Güvenilir bir enerji istatistiği, geleceğe ışık tutan bir veri bankası gibi düşünülebilir. Özellikle üretim ve tüketim safhalarının bilinmesi, tüm çevresel sorunlarla daha bilinçli mücadele etmemizi sağlayacaktır. Türkiye, enerjide dışa bağımlı bir ülke olup, enerji ihtiyacının büyük bir kısmını ithal etmekte ve bu da ülke ekonomisi üzerinde olumsuz etki yaratmaktadır. Aslında Türkiye'nin coğrafi yapısı, yenilenebilir enerji kaynaklarının kullanımı açısından avantajlı bir konumdadır. Dolayısıyla sürdürülebilir bir kalkınma için yenilenebilir enerji kaynaklarından üretilen enerjinin kullanımının arttırılması ve bu konuda gerekli araştırmaların yapılması kaçınılmazdır. Elektrik, gittikçe artan ve çok geniş alanlarda kullanılan bir enerji taşıyıcısıdır. Üretilen elektrik, nihai kullanıcıya iletim hatları ve dağıtım ağları yardımıyla ulaştırılmaktadır. Bu tezde, uygulamada en sık kullanılan etkinlik değerlendirme yöntemlerinden birisi olan Veri Zarflama Analizinin sistemsel sorunları çözmede kullanılan yapısı Network Veri Zarflama Analizi ile sezgisel bir yöntem olan Genetik Algoritmalar incelenmiştir. İlk olarak ülkemizde üretilen ve tüketilen elektrik enerjisi şehirler ve dağıtım bölgeleri açısından analiz edilmiş ve yenilenebilir enerji kaynaklarından elektrik üretimi ve tüketimine dair çözüm önerilerini ortaya koymak adına Genetik Algoritmalar ve Network Veri Zarflama Analizi kullanılarak detaylı analizler yapılmıştır. Daha sonra elde edilen sonuçlar değerlendirilmiştir.
Özet (Çeviri)
Energy has always been very important for economic development. A reliable energy statistic can be thought of as a data bank that sheds light on the future. Knowing the stages of production ve consumption in particular will enable us to struggle more consciously with all environmental problems.Turkey is an energy dependent country ve imports a large part of its energy needs, which has a negative impact on the country's economy. In fact, the geographical structure of Turkey is an advantageous position in terms of the use of renewable energy sources. Therefore, it is inevitable to increase the use of energy produced from renewable energy sources for sustainable development ve to carry out necessary researches on this subject. Electricity is an energy carrier that is used in ever-increasing ve wider areas. Produced electricity is delivered to the end user through transmission lines ve distribution networks.In this thesis, Data Envelopment Analysis, which is one of the most frequently ve effectively used evaluation methods, Network Data Envelopment Analysis which is the structure for solving systematic problems ve Genetic Algorithms which is an intuitive method, are examined. Firstly, the electricity produced ve consumed in our country has been analyzed in terms of cities ve distribution regions vethen detailed analyzes have been made using methods. The results evaluated aboutthe propose solutions for electricity generation ve consumption from renewable energy sources.
Benzer Tezler
- Lojistik sistemlerin yapay sinir ağları ile modellenmesi, gerçeklenmesi ve kontrolü
Modeling, implementation and control of logistics systems using artificial neural networks
MURAT ERMİŞ
Doktora
Türkçe
2005
Endüstri ve Endüstri Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiEndüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF.DR. FÜSUN ÜLENGİL
- Çok amaçlı optimizasyon problemlerinin çözümünde Pareto tabanlı yeni yaklaşımlar
New approaches on Pareto based for solving multi-objective optimization problems
MUSTAFA ALTIOK
Doktora
Türkçe
2023
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolKonya Teknik ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. MESUT GÜNDÜZ
- Hipersezgisel yöntemlerle lojistik ağ tasarımı ve optimizasyon
Logistic network design and optimization using hyperheuristic methods
VURAL EROL
Doktora
Türkçe
2017
Endüstri ve Endüstri Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiEndüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. MURAT BASKAK
PROF. DR. GÜLGÜN KAYAKUTLU
- Hücresel genetik algoritmaların incelenmesi ve performansının geliştirilmesi
Investigation of cellular genetic algorithms and improvement of their performance
SEVGİ AKTEN KARAKAYA
Doktora
Türkçe
2024
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul ÜniversitesiEnformatik Ana Bilim Dalı
PROF. DR. MEHMET HAKAN SATMAN
- Yapay arı koloni algoritmasının sınırlamalı optimizasyon problemleri üzerinde performans analizi
Performance analysis of artificial bee colony algorithm on constrained optimization problems
DEMET ALICI KARACA
Yüksek Lisans
Türkçe
2019
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolErciyes ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. BAHRİYE AKAY