Geri Dön

Maksimum klik problemi için algoritmik yaklaşımlar

Algorithmic approaches for maximum clique problem

  1. Tez No: 537804
  2. Yazar: GÖZDE KIZILATEŞ EVİN
  3. Danışmanlar: PROF. DR. URFAT NURIYEV
  4. Tez Türü: Doktora
  5. Konular: Matematik, Mathematics
  6. Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
  7. Yıl: 2019
  8. Dil: Türkçe
  9. Üniversite: Ege Üniversitesi
  10. Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Matematik Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Bilgisayar Bilimleri Bilim Dalı
  13. Sayfa Sayısı: 131

Özet

Maksimum Klik Problemi; yöneylem araştırması alanında çok çalışılan ve NP-Tam sınıfına ait teorik çizge optimizasyon problemidir. Problem, birçok alanda yaygın bir uygulama alanına sahiptir. Ayrıca problem birçok çizge kuramı problemi ile yakın bir ilişki içerisindedir. Bu yüzden maksimum klik problemi bilgisayar bilimleri alanında önemli bir role sahiptir. Bu tezde, maksimum klik problemi araştırılmış, problem için literatürde var olan çözüm yöntemleri incelenmiş ve bu problem için yeni bir hibrit genetik algoritma önerilmiştir. Önerilen algoritma Java dilinde kodlanmış, DIMACS ve BHOSLIB kütüphane örnekleri üzerinde test edilerek, literatürdeki benzer çalışmalar ile karşılaştırılmıştır. Hesaplama sonuçları önerilen algoritmanın etkinliğini göstermektedir.

Özet (Çeviri)

The Maximum Clique Problem is much studied graph theory optimization problem in operation research field, and it belongs to the class of NP-Complete. The problem has widespread field of application in many areas. Besides, the problem is closely related to many graph theory problems. Thus, the maximum clique problem plays an important role in computer science field. In this thesis, the maximum clique problem is studied, the solution approaches for the problem in literature are investigated and a new hybrid genetic algorithm have been proposed for the problem. The proposed algorithm has been implemented in Java and has been tested on the DIMACS and BHOSLIB benchmark instances, the results have been compared with similar studies the literature works. The experimental results show that proposed algorithm is effective.

Benzer Tezler

  1. Social network analysis

    Sosyal ağ analizi

    HUMAIR KHAN BUGHIO

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2021

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolAntalya Bilim Üniversitesi

    Elektrik ve Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. CAFER ÇALIŞKAN

  2. Alt küme bulma tabanlı ayrık optimizasyon problemleri için ayrık parçacık sürü optimizasyonu modelleri

    Discrete particle swarm optimization models for discrete optimization problems based on subset selection

    SALİH CEBECİ

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2012

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolGebze Yüksek Teknoloji Enstitüsü

    Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. FATİH ERDOĞAN SEVİLGEN

  3. Exact solution methods for the assignment problem with conflict constraints

    Çatışma kısıtlı en büyük ağırlıklı atama problemi için kesin çözüm yöntemleri

    ELİF ARSLAN

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2022

    Endüstri ve Endüstri MühendisliğiBoğaziçi Üniversitesi

    Endüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. İSMAİL KUBAN ALTINEL

  4. Visual object recognition and detection using deep learning

    Derinlikli öğrenme ile görsel nesne tanıma ve tespit etme

    BURAK ÇÖREKCİOĞLU

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2017

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Teknik Üniversitesi

    Elektronik ve Haberleşme Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. BİLGE GÜNSEL KALYONCU

  5. Learning heuristics towards solving combinatorial optimisation problems

    Kombinatoriyal optimizasyon problemlerinin çözümüne yönelik buluşsal öğrenme

    ALİ BARAN TAŞDEMİR

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2022

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolHacettepe Üniversitesi

    Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. LALE ÖZKAHYA