Minimum spanning tree construction using meta-heuristics
Meta-heuristics kullanarak minimum ayar tasarımı inşaatı
- Tez No: 484399
- Danışmanlar: DOÇ. DR. BAHRİYE AKAY
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Computer Engineering and Computer Science and Control
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2017
- Dil: İngilizce
- Üniversite: Erciyes Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: Belirtilmemiş.
Özet
Minimum Yayılan Ağaçlar (MST) minimum toplam kesit maliyetli ağacı oluşturan bir bağlı, ağırlıklı, güdümsüz grafiğin alt kümesidir. Elektrik, iletişim, ağ tasarımı, yol tasarımı, görüntü işleme ve kümelemedeki birçok sorun MST olarak tanımlanabilir. Prim Algoritması her tepe noktasını içeren bir MST bulan ve MST'deki kesitlerin toplam ağırlığını en aza indirgeyen açgözlü bir algoritmadır. Sürüzekası teknikleri optimizasyon sorunlarını çözmek için etkili metotlardır ve birleşimsel sorunları çözmek için etkin bir şekilde kullanılmıştır. Bu çalışmada, Karınca Koloni Algoritması (ACO) ve Ateşböceği Algoritması (FA) olmak üzere iki Sürü Zekası Algoritması MST maliyetleri bakımından incelenmiştir. Kontrol katsayılarının algoritmaların performansı üzerindeki etkisi incelenmiş ve FA, ACO ve Prim Algoritmaları birbiriyle karşılaştırılmıştır. Sonuçlara göre, ACO Algoritması en az maliyetli MST'yi inşa etmek için iyi bir üstsezgisel algoritmaydı ve Prim Algoritmasına bir alternative olarak, özellikle de yoğun grafiklerden seyrek altçizgeler üretmek için kullanılabilir.
Özet (Çeviri)
Minimum spanning trees (MST) is a subset of a connected weighted undirected graph which forms a tree with minimum total edge cost. Many problems in electrical, communication, network design, road design, image processing, clustering can be defined as a MST. Prim's algorithm is a greedy algorithm which finds a MST that includes every vertex and minimizes the total weight of the edges in the MST. Swarm intelligence techniques are powerful methods to solve optimization problems and have been used efficiently to solve combinatorial problems. In this study, two Swarm intelligence algorithms: Ant colony optimization (ACO) and Firefly algorithm (FA) were investigated in terms of MST costs. The effect of control parameters on the performance of the algorithms was examined and FA, ACO and Prim's algorithms were compared to each other. According to the results, ACO algorithm was a good meta-heuristic algorithm to construct a minimum-cost MST and can be used as an alternative to Prim's algorithm especially to produce sparse sub graphs from dense graphs.
Benzer Tezler
- Uydu verileri ile İstanbul Boğazı ve Haliç'de su kirliliğinin makro düzeyde belirlenmesi
Intrepretation at macro level as pollution of water resources of remotely sensed data of Bosphorus and golden horn estuary by an unsupervised and supervised classification method
H.GONCA COŞKUN
- Türkiye'de teoride ve uygulamada asgari ücret
Başlık çevirisi yok
NUSRET AĞAOĞLU
Yüksek Lisans
Türkçe
1987
EkonomiUludağ ÜniversitesiÇalışma Ekonomisi ve Endüstri İlişkileri Ana Bilim Dalı
- Organize sanayi bölgelerinde iş güvenliği sorunlarının teknik ve bilimsel araştırılmasında bir yöntem önerisi
Başlık çevirisi yok
MEHMET ALİ YILDIRIM
Yüksek Lisans
Türkçe
1986
Çalışma Ekonomisi ve Endüstri İlişkileriGazi ÜniversitesiKazaların Çevresel ve Teknik Araştırması Ana Bilim Dalı (disiplinlerarası)
DOÇ. DR. İBRAHİM BOYNUKALIN
- Nar konsantresinin dondurularak ve kimyasal yöntemlerle saklanması sırasında meydana gelen değişmeler üzerine bir araştırma
Başlık çevirisi yok
İLHAN BODUR
Yüksek Lisans
Türkçe
1985
Gıda MühendisliğiEge ÜniversitesiTarım Ürünleri Teknolojisi Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. YURDAGEL ÜNAL