Benzetimli tavlama yönteminin .net framework ile optimal paralleştirilmesi
Optimal parallelization of simulated annealing method with .net framework
- Tez No: 565548
- Danışmanlar: PROF. DR. KADİR KAVAKLIOĞLU
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Computer Engineering and Computer Science and Control
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2019
- Dil: Türkçe
- Üniversite: Pamukkale Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: 65
Özet
Bir doğrusal olmayan optimizasyon probleminin çözümünde evrensel minimumu bulmaya yönelik yöntemlerden biri olan Benzetimli Tavlama (SA), deneme yanılma yoluyla rastlantısal olarak en iyi sonuca ulaştıran bir optimizasyon algoritmasıdır. Bu yöntemde metallerin tavlanması yani metallerin ısıtılması ve kontrollü bir şekilde soğutularak metal atomlarının en iyi düzene geçmesi örnek alınmıştır. Günümüzde bilgisayarlarımızdan mobil cihazlarımıza kadar çoğu işlemci içeren cihazda birden fazla işlemci veya aynı işlemci içinde birden fazla çekirdek kullanılmaktadır. Akademik hesaplamalarda uzun zamandır kullanılan paralelleştirme konusu, son kullanıcıya kadar yaygınlaşan çok işlemcili cihazların kullanılması ile günümüzde üzerinde daha durulması gereken bir konu olmuştur. SA algoritmasının optimal paralelizasyonunu yapılan bu çalışmada .NET Framework u kullanarak hem seri hem de paralel olarak ortaya çıkan süreler üzerinden değerlendirmeler yapılmıştır.
Özet (Çeviri)
Simulated Annealing, which is one of the methods to find the global minimum in the solution of a nonlinear optimization problem, is an optimization algorithm which leads us to a solution by trial and error. In this method, the annealing of the metals, that is, the heating of the metals and the controlled cooling of the metal atoms in order to get the best order. Nowadays, more than one processor is used in multiple processors or same processors in our device which includes many processors from our computers to mobile devices. The use of multi-processors, which have become widespread for ordinary users, has also become widespread in the academic environment. In this study, which performed the optimal parallelization of SA algorithm, evaluations were made on both the serial and parallel time periods using .NET Framework
Benzer Tezler
- Derin öğrenme tabanlı yöntemler ile cilt lezyonlarının bölütlenmesi
Classification of skin lesions with deep learning based methods
NURULLAH ŞAHİN
Yüksek Lisans
Türkçe
2020
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİnönü ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. DAVUT HANBAY
DR. ÖĞR. ÜYESİ NUH ALPASLAN
- Analysis of network security using machine learning methods
Makine öğrenmesi yöntemleri kullanılarak ağ güvenirliği analizi
MARYAM SALATI
Doktora
İngilizce
2024
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolAnkara ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. İMAN ASKERBEYLİ
- Channel and switchbox routing by simulated annealing
Tavlama benzetimi ile kanal ve anahtar kutusu izgeleme
ADNAN AÇAN
Doktora
İngilizce
1992
Elektrik ve Elektronik MühendisliğiOrta Doğu Teknik ÜniversitesiPROF. DR. ZAFER ÜNVER
- Hipersezgisel yöntemlerle lojistik ağ tasarımı ve optimizasyon
Logistic network design and optimization using hyperheuristic methods
VURAL EROL
Doktora
Türkçe
2017
Endüstri ve Endüstri Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiEndüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. MURAT BASKAK
PROF. DR. GÜLGÜN KAYAKUTLU
- Joint optimization of spare parts inventory and maintenance policies using hybrid genetic algorithms
Yedek parça envanter ve bakım politikalarının birlikte optimizasyonunda melez genetik algoritmalar
MEHMET ALİ ILGIN
Yüksek Lisans
İngilizce
2006
Endüstri ve Endüstri MühendisliğiDokuz Eylül ÜniversitesiEndüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. SEMRA TUNALI