Geri Dön

Determining best grocery store location based on a multi-objective optimization approach

Çok amaçlı optimizasyon yaklaşımına dayalı en iyi market konumunun belirlenmesi

  1. Tez No: 519445
  2. Yazar: İPEK ÇEBİ
  3. Danışmanlar: YRD. DOÇ. DR. DIONYSIS GOULARAS
  4. Tez Türü: Yüksek Lisans
  5. Konular: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Computer Engineering and Computer Science and Control
  6. Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
  7. Yıl: 2016
  8. Dil: İngilizce
  9. Üniversite: Yeditepe Üniversitesi
  10. Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Bilgisayar Mühendisliği Bilim Dalı
  13. Sayfa Sayısı: 84

Özet

Çok amaçlı optimizasyon aynı anda birden fazla amaç fonksiyonunu optimize etmek için kullanılabilen bir yaklaşımdır. NSGA-II farklı niteliklere sahip çok amaçlı optimizasyon problemlerini çözmek için kullanılan genetik algoritmadır. Algoritma birbirini amaçlar açısından domine edemeyen kromozomların popülasyonda sıralanarak yer alması temelinde arama işlemini gerçekleştirmektedir. Literatürde, konum karar problemi için çok amaçlı optimizasyon teknikleri kullanan çalışmalar vardır. Ancak, bu tür uygulamalar hastaneler, büyük marketler vb. büyük tesisler için konum belirlemek için gerçekleştirilmiştir. Bu çalışmada, orta büyüklükte marketlerin yer karar probleminin çözülmesi için çok amaçlı genetik algoritmalara (MOGAs) dayalı yeni bir yaklaşım öne sürülmüştür. Genetik arama süreci görüntü işleme teknikleri ile desteklenmektedir. NSGA-II çok amaçlı genetik algoritma olarak kullanılmaktadır. Önerilen yöntem restoranlar ve metro istasyonlarına mesafeyi en aza indiren ve bölgedeki diğer mağazalara mesafeyi maksimize eden iki hedefi optimize eder. Diğer taraftan, binaların yüzey alanlarının büyüklüğü lokasyon seçimi için önemli bir faktördür. Yapılan çalışmada haritada yer alan binaların yüzey alanları ve bu alanların ortalama değerleri görüntü işleme teknikleri ile belirlenmektedir. Hesaplanan bu değer NSGA-II tarafından üretilen çözüm kümesi arasından son çözümü belirlemek için kullanılmaktadır. Yapılan testlerde sistemin kullanılan amaç fonksiyonlarına göre uygun yerleri önerdiği gözlenmiştir.

Özet (Çeviri)

Multi-objective optimization is an approach that can be utilized to optimize more than one objective function simultaneously. NSGA-II is a non-dominated sorting genetic algorithm that has been widely used for solving different multi-objective optimization problems. Location decision is a critical problem for the facilities such as markets and stores. The goal of this study is to decide where a new facility should be located. In the literature, there are studies that utilize multi-objective optimization techniques for the location decision problem. However, such applications try to determine the location for big facilities like hospitals, big grocery stores and so on. In this study, a novel approach based on multi-objective genetic algorithms (MOGAs) have been proposed for the location decision problem of moderate-sized grocery stores. The genetic search is also supported with image processing techniques in a hybrid framework and the NSGA-II is utilized as the multi-objective genetic algorithm. The proposed method optimizes two objectives aiming to minimize the distance to restaurants and metro stations in the area and maximize the distance to other markets in the area. The mean value of the surface areas, an important factor for the location decision is found with Google Maps using image processing techniques that have the goal to detect the surface of individual buildings. The mean value of the surface areas are utilized to determine the final result among the set of solutions produced by NSGA-II. Various tests are carried out and it has been observed that the system can propose appropriate locations based on the objective functions utilized.

Benzer Tezler

  1. Çeşitli büyüklüklerdeki alışveriş mekanlarını aydınlatma sistemleri tasarım ilkeleri

    Designing principles of lighting systems in store designs of various types

    HALE İKİZLER

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    1996

    Mimarlıkİstanbul Teknik Üniversitesi

    Mimarlık Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. MEHMET Ş. KÜÇÜKDOĞU

  2. Tüketici tarafından algılanan değerin market performansı üzerine etkisi: Türkiye'de zincir marketler (Gıda) üzerine bir uygulama

    The impact of consumers perceived value on market performance: A study on chain markets (Food) in Turkey

    ALPER ATEŞ

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    2014

    İşletmeSelçuk Üniversitesi

    İşletme Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. HASAN KÜRŞAT GÜLEŞ

  3. Bazı sülfonamid bileşiklerinin polifenol oksidaz (PPO) enzimi üzerine In vitro etkilerinin araştırılması

    Investigation of some sulfonamide compounds In vitro effects on polifenol oxidase enzyme

    OSMAN ÖZBEY

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2019

    BiyokimyaSiirt Üniversitesi

    Kimya Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. MUSTAFA OĞUZHAN KAYA

  4. Demografik özelliklerin online market kullanımına etkisinin makine öğrenmesi yöntemleri ile tahmini

    Prediction of the effect of demographic features on online market using with machine learning methods

    BURAK BAHÇIVAN

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2022

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolBeykent Üniversitesi

    Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DR. ÖĞR. ÜYESİ ATINÇ YILMAZ

  5. Honey & Mumford ve Mccarthy öğrenme stili modellerinin bulanık mantık tabanlı gerçekleştirimi ve performans analizi

    Implementation and performance evaluation of fuzzy logic based Honey & mumford and McCarthy learning style inference system

    KADRİYE FİLİZ BALBAL

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2016

    Bilim ve TeknolojiCelal Bayar Üniversitesi

    Matematik Ana Bilim Dalı

    YRD. DOÇ. DR. ALİ ÖZDEMİR

    DOÇ. DR. AYŞEGÜL ALAYBEYOĞLU YILMAZ