Bio-inspired solutions for bandwidth packing
Doğa esinimli bant genişliği paylaştırma çözümleri
- Tez No: 489444
- Danışmanlar: DOÇ. DR. ERTAN ONUR
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Computer Engineering and Computer Science and Control
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2018
- Dil: İngilizce
- Üniversite: Orta Doğu Teknik Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: 115
Özet
Kablosuz alıcı ağlarında, bir yandan servis kalitesi gerekliliklerini sağlarken diğer yandan sınırlı kanal kapasitesinin paylaşımı ya da başka bir deyişle bant genişliğinin optimize bir biçimde doldurulması sorunu önemini korumaktadır. Bu çalışmada polinom zamanlı çözümü olmayan (NP) kombinatoriyal problemi, çoktan seçmeli sırt çantası problemine indirgeyerek problemin çözülmesinde doğa-esinimli üst-sezgisel yöntemlerden yararlanılabileceğini gösterdik. Muhtelif popülasyon tabanlı doğa-esinimli algoritmaları bu tek sıçramalı sensör ağlarında kapasite dağıtımında görevlendirdik. Biz bu gördüğünüz tez çalışmasında; oluşturduğumuz kablosuz ağın kanal kapasitesini bulduktan sonra üst-sezgisel yöntemlerin yardımıyla belirlediğimiz kontrollü laboratuvar çalışmalarını yürüttük ve bu çözümlerin uygulanabilirliğini sorguladık. Çözümleri, sonuca ulaşma süreleri ve doğru çözüme yakınlıkları bakımından inceledik ve Yapay Arı Kolonisi optimizasyonunun, ıraksama oranı düşük olsa da en hızlı ve güvenilir sonuçları sağladığını gözlemledik.
Özet (Çeviri)
Sharing channel capacity among multi-rate sensors or synonymously packing bandwidth while satisfying quality of service requirements stays as an important challenge. We present bio-inspired solutions to this problem by reducing it to the NP-hard multiple-choice knapsack problem. We employ various bio-inspired population-based meta-heuristics to allocate capacity to the requesting nodes in a single-hop sensor network. In this thesis, we present the controlled lab experiments for determining the capacity of a wireless channel and then discuss the feasibility of meta-heuristic solutions. The runtime and closeness to the optimal solutions results are presented and discussed. Artificial bee colony optimisation provides the fastest solution although the convergence rate per generation is slower.
Benzer Tezler
- Doğadan esinlenen koku ve ikili görüye dayalı gerçek zamanlı bir gömülü sistem tasarımı
A bio-inspired real time embedded system design based on olfaction and stereo vision
SELMAN ERGÜNAY
Yüksek Lisans
Türkçe
2013
Elektrik ve Elektronik Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiElektronik ve Haberleşme Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. MÜŞTAK ERHAN YALÇIN
- Nanoscale and bio-inspired communication techniques for the internet of bio-nano things
Biyo-nano nesnelerin interneti için nano-ölçekli ve biyolojik-esinli haberleşme teknikleri
MURAT KUŞCU
Doktora
İngilizce
2017
Elektrik ve Elektronik MühendisliğiKoç ÜniversitesiElektrik Elektronik Mühendisliği Bilim Dalı
PROF. DR. ÖZGÜR BARIŞ AKAN
- Modifiye edilmiş karınca aslanı optimizasyon algoritması kullanılarak bölge büyütme yöntemi ile gri seviye görüntü segmentasyonu
Gray level image segmentation with region growing method using modified ant lion optimization algorithm
BASHIR SHEIKH ABDULLAHI JAMA
Yüksek Lisans
Türkçe
2021
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolKonya Teknik ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ NURDAN BAYKAN
- Artificial neural networks for learning inverse kinematics of humanoid robot arms
Başlık çevirisi yok
ATİF MAHBOOB
Yüksek Lisans
İngilizce
2015
Mekatronik MühendisliğiSabancı ÜniversitesiMekatronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. KEMALETTİN ERBATUR
- A model to interpret bio-inspired design and its impact on design curricula
Doğa esinli tasarımı anlamak ve tasarım müfredatına etkisini yorumlamak üzerine bir model
CANSU GÜNAYDIN
Yüksek Lisans
İngilizce
2019
Mimarlıkİzmir Yüksek Teknoloji EnstitüsüMimarlık Ana Bilim Dalı
PROF. DR. FEHMİ DOĞAN
DR. ALTUĞ KASALI