Geri Dön

A hybrid algorithm based on whale optimization algorithm and simulated annealing and its applications for quadratic assignment problem

Benzetilmiş tavlamalı hibrit balina optimizasyon algoritmasının karesel atama problemine uygulanması

  1. Tez No: 562096
  2. Yazar: ADEM BÜYÜKÖZER
  3. Danışmanlar: DR. ÖĞR. ÜYESİ EMRULLAH SONUÇ
  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: 2019
  8. Dil: Türkçe
  9. Üniversite: Karabük Üniversitesi
  10. Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
  13. Sayfa Sayısı: 47

Özet

Bilgisayar bilimlerinde kullanılan problem çözme yöntemlerinden klasik yöntemlerin çoğu zaman yetersiz ve performans açısından düşük kalması sezgisel (heuristics) algoritmaların doğmasına neden olmuştur. Sezgisel yöntemlerin kullanılmasında uygulanan yöntemin doğruluğunun ispat edilmesi gerekmez, amaç; karmaşık bir problemi daha basit bir hale getirmek veya tatmin edici bir sonuç elde etmektir. Balina Optimizasyon Algoritması (BOA) kambur balinaların avlanırken kullandıkları kabarcık avlanma stratejisinden esinlenerek 2016 yılında yeni bir sezgisel algoritma olarak ortaya çıkmıştır. BOA yeni olmasına rağmen sezgisel algoritmalar arasında önemli bir yere sahiptir. Litetatürde birçok optimizasyon problemine BOA uygulanmış ve başarılı sonuçların elde edildiği görülmüştür. Benzetilmiş Tavlama (BT) algoritması sezgisel algoritmalar arasında önemli bir yere sahiptir. Geçmişten günümüze birçok problem üzerinde uygulanmış ve uygulanmaya devam etmektedir. Karesel Atama Problemi (KAP) polinominal zamanda çözülemeyen NP-Zor sınıfına ait bir kombinatoryal optimizasyon problemidir. Bu çalışmada BOA, BT algoritması ile birlikte kullanılarak geliştirilen yöntemle KAP'a uygulanmıştır. Geliştirilen yöntemin başarısı standart sapma ve bağıl yüzde sapma kriterleri kullanılarak test edilmiştir.

Özet (Çeviri)

In computer science, heuristic methods were arised because of the weakness and slowness of classical solution methods in artificial intelligence and optimization problems. It is not necessary to prove the accuracy of the method applied in the use of heuristic methods. Its aim that to make a complex problem simpler or to achieve a satisfactory result. Whale Optimization Algorithm (WOA) is inspired by the bubble hunting strategy used by humpback whales, is presented in 2016. WOA has an important place among the algorithms even it is a recent developed algoritm. WOA has been applied to many optimization problems in the literature and has achieved successful results. Simulated Annealing (SA) algorithm is one of the heuristic methods. SA algorithm has been applied to many optimization problems from past to present day and continues to be applied. The Quadratic Assignment Problem (QAP) is a combinatorial optimization problem and it is NP-Hard that means can not be solved in polynomial time. In this study, a hybrid algorithm based on WOA and SA is applied to QAP. The developed method was tested using standard deviation and relative percentage deviation criteria to show its performance.

Benzer Tezler

  1. Hybrid optimization algorithm based THD reduction in three phase multilevel inverter

    Hibrit optimizasyon algoritması tabanlı üç fazlı çok seviyeli eviricilerde THD azalması

    MEHMET HALİL YABALAR

    Doktora

    İngilizce

    İngilizce

    2024

    Elektrik ve Elektronik MühendisliğiGaziantep Üniversitesi

    Elektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. ERGUN ERÇELEBİ

  2. Çift gözlü kapların parçalı bastırıcı ile derin çekilmesinde en iyileme amaçlı bir algoritma geliştirilmesi

    Development of an optimization algorithm in deep drawing of the double bowl cups with segmented blank holder

    BORA ŞENER

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    2017

    Makine MühendisliğiYıldız Teknik Üniversitesi

    Makine Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. MEHMET EMİN YURCİ

    YRD. DOÇ. DR. MUHARREM ERDEM BOĞOÇLU

  3. Novel swarm intelligence algorithms for structure learning of bayesian networks and a comparative evalnation

    Bayes ağ yapılarının öğrenilmesi için yeni sürü zekası algoritmaları ve karşılaştırılmalı bir değerlendirme

    SHAHAB WAHHAB KAREEM

    Doktora

    İngilizce

    İngilizce

    2020

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolYaşar Üniversitesi

    Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. MEHMET CUDİ OKUR

  4. Hipersezgisel yöntemlerle lojistik ağ tasarımı ve optimizasyon

    Logistic network design and optimization using hyperheuristic methods

    VURAL EROL

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    2017

    Endüstri ve Endüstri Mühendisliğiİstanbul Teknik Üniversitesi

    Endüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. MURAT BASKAK

    PROF. DR. GÜLGÜN KAYAKUTLU

  5. Machine learning assisted massively parallel crystal structure prediction

    Makine öğrenimi destekli paralel kristal yapı tahmini

    SAMET DEMİR

    Doktora

    İngilizce

    İngilizce

    2023

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Teknik Üniversitesi

    Hesaplamalı Bilimler ve Mühendislik Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. ADEM TEKİN