Geri Dön

Yapay sinir ağlarıyla çok kanallı servis sistemlerine yaklaşım ve bir uygulama

Başlık çevirisi mevcut değil.

  1. Tez No: 50449
  2. Yazar: MUHTEREM ÇÖL
  3. Danışmanlar: Y.DOÇ.DR. BEKİR KARLIK
  4. Tez Türü: Yüksek Lisans
  5. Konular: Makine Mühendisliği, Mechanical Engineering
  6. Anahtar Kelimeler: Servis sistemleri, Yapay sinir ağları, Service systems, Artificial neural networks
  7. Yıl: 1996
  8. Dil: Türkçe
  9. Üniversite: Celal Bayar Üniversitesi
  10. Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
  12. Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
  13. Sayfa Sayısı: Belirtilmemiş.

Özet

ÖZET Mevcut bekleme hattı problemlerin çözümünde geliş süresi ve servis süresinin yanında kanal sayısı (servis veren birim) da dikkate alınarak analiz yapılır. Oysa, optimum kanal sayısı araştırılırsa, hem makul ortalama kuyruk uzunluğunda (ya da kuyruğun olmadığı bir sistemde), etkin bir müşteri servisi sağlayacak ve hem de servis veren birimlerin en aza indirgenmesi (gereksiz birimlerin işlem dışı kalması ) ile maliyet önemli derecede düşürülecektir. Bu çalışmamızda, diğerlerine göre karmaşık bir yapıya sahip olan çok kanallı servis sistemleri problemlerine, yeni bir yöntem olan yapay sinir ağı ile bir yaklaşım sunulmuştur. Çalışma üç bölümden oluşmaktadır. İlk bölümde, genel olarak kuyruk modelleri anlatılmıştır, ikinci bölümde, yapay sinir ağlan hakkında bilgi ve kullanılan YSA ilgili açıklamalar sunulmuştur. Son bölümde ise, bir uygulama yapılmıştır. Uygulama bölümünde, İstanbul Fatih Sultan Mehmet Köprüsündeki araç gişe sistemi ele alınmış ve araç gişelerinin tecrübeye dayalı olarak belirlendiği bir sistem olan mevcut sistem ile YSA sistemiyle bulunan sonuçlar karşılaştırılmıştır.

Özet (Çeviri)

ABSTRACT While solving present waiting line problems channel number is considered besides successive arrivals and servis times. But if optimum channel number searched cost is reduced by both effective costumer service ( at acceptable mean queue length or no queue ) and decreased of service units (canceling the unneceessary ones). In this study a new method using Artificial Neural Networks (ANN) approach for multi-channel service system problems having complex structures from the others is presented. This study is written three parts. In first part, queue models are explained. Information about ANN is presented in second part. In finally part, ANN system is applied on Fatih bosphorus bridge in Istanbul

Benzer Tezler

  1. Physics- and biology-inspired learning dynamics for artificial neural networks

    Yapay sinir ağları için fizik ve biyoloji esinli öğrenme dinamikleri

    BAŞER TAMBAŞ

    Doktora

    İngilizce

    İngilizce

    2026

    Fizik ve Fizik Mühendisliğiİstanbul Teknik Üniversitesi

    Fizik Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. AHMET LEVENT SUBAŞI

  2. Yeni Cami'nin akustik açıdan performans değerlendirmesi

    Evaluation of the acoustical performance of the New Mosque

    EVREN YILDIRIM

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2003

    Mimarlıkİstanbul Teknik Üniversitesi

    Mimarlık Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. SEVTAP YILMAZ DEMİRKALE

  3. Self-supervised pansharpening: Guided colorization of panchromatic images using generative adversarial networks

    Öz-denetimli pankeskinleştirme: Çekişmeli üretken ağlar ile pankromatik görüntülerin güdümlü renklendirilmesi

    FURKAN ÖZÇELİK

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2020

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Teknik Üniversitesi

    Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. GÖZDE ÜNAL

  4. Yerel görünüm ve derin modeller kullanarak hibrit bir yüz tanıma yaklaşımı

    A hybrid face recognition approach using local appearance and deep models

    MERT ARI

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2023

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Teknik Üniversitesi

    Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. HAZIM KEMAL EKENEL

  5. Tuzlu su desalinasyonunda yapay zeka kullanımı

    Application of artificial intelligence in saltwater desalination

    RABİYA KARALI TÜRKER

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2025

    Elektrik ve Elektronik Mühendisliğiİstanbul Teknik Üniversitesi

    Elektronik ve Haberleşme Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DR. ÖĞR. ÜYESİ CEMANUR AYDINALP PENÇE