Geri Dön

A biosequence based dynamic ride-matching algorithm that takes into account social factors

Sosyal faktörleri dikkate alan biyolojik dizilim hizalamasına dayalı bir dinamik yolculuk eşleştirme algoritması

  1. Tez No: 588340
  2. Yazar: ÖMER FARUK AYDIN
  3. Danışmanlar: DOÇ. DR. ILGIN GÖKAŞAR
  4. Tez Türü: Doktora
  5. Konular: Ulaşım, İnşaat Mühendisliği, Transportation, Civil Engineering
  6. Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
  7. Yıl: 2019
  8. Dil: İngilizce
  9. Üniversite: Boğaziçi Üniversitesi
  10. Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: İnşaat Mühendisliği Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Zooloji Bilim Dalı
  13. Sayfa Sayısı: 127

Özet

Artan trafik sıkışıklığı ve teknolojideki gelişmeler dinamik yolculuk paylaşımı gibi alternatif yöntemlerin gelişmesine yol açmıştır. Akıllı telefon teknolojileri benzer rota ve zamanda seyahat edecek insanları kısa zaman zarfında eşleştirmeyi amaçlayan dinamik yolculuk paylaşımını mümkün kılmaktadır. Birçok otomatik eşleştirme algoritması işlem süresini, sistem maliyetini veya toplam mesafeyi en aza indirgemek gibi sistem performansını geliştirmek üzere tasarlanmıştır, ancak sonuçlar katılımcılar için en iyi faydayı sağlamayabilir. Bu tezde, katılımcıların cinsiyet, yaş, çalışma durumu ve sosyalleşme isteklerini baz alan bir algoritma geliştirilmiştir. Katılımcıların rotaları arasında mevcut benzerlikleri bulmak için Needleman-Wunsch isimli bir biyo-dizilim algoritması kullanılmıştır. 2018 yılında Türk-Alman Üniversitesi'nde toplam 604 öğrenci ve personelle belirli tercih anketi yapılmıştır. Önerilen algoritmanın performansını geleneksel bipartit ve optimizasyon algoritmaları ile karşılaştırmak için anket verileri kullanılarak kapsamlı bir benzetim çalışması yapılmıştır. Simülasyon çalışmasının sonuçları, önerilen algoritmanın geleneksel bipartit model ve optimizasyon algoritmalarına kıyasla işlem sürelerinde ve eşleşmelerin potansiyel başarı oranlarında önemli oranda artış sağladığını göstermiştir. Önerilen algoritmanın hassasiyet analizi de yapılmıştır.

Özet (Çeviri)

Increasing traffic congestion and advancements in technology have fostered the growth of alternative transportation modes such as dynamic ride-sharing. Smartphone technologies enable dynamic ride-sharing, which aims to establish ride matches between people with similar routes and schedules at short notice. Many automated matching methods are designed to improve system performance, such as minimizing process time, minimizing total system cost or maximizing total distance savings; however, the results may not provide the maximum benefits for the participants. In this dissertation, an attempt is made to develop an algorithm to optimize matches when considering participants' gender, age, employment status and social tendencies. A biosequence algorithm, namely the Needleman-Wunsch algorithm, is used to quantify the similarity of participants' itineraries. A stated preference survey was conducted among 604 students and members of staff at Turkish-German University in 2018. An extensive simulation study was then performed by utilizing the survey data to compare the performance of the proposed algorithm with that of traditional bipartite and optimization algorithms. The simulation results indicate that when compared to the traditional bipartite and optimization algorithms, the proposed algorithm significantly increases performance in terms of computation times and the potential success rate of the matches. A sensitivity analysis for the proposed algorithm is also performed.

Benzer Tezler

  1. Computer-based approaches in biosequence data analysis

    Biyosekans veri analizinde bilgisayar-tabanlı yaklaşımlar

    ÇAĞDAŞ KÜÇÜK

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2020

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolDokuz Eylül Üniversitesi

    Bilgisayar Bilimleri Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. ÇAĞIN KANDEMİR ÇAVAŞ

  2. On clustering and classification methods in biosequence analysis

    Biyosekans analizinde kümeleme ve sınıflandırma yöntemleri üzerine

    ÇAĞIN KANDEMİR ÇAVAŞ

    Doktora

    İngilizce

    İngilizce

    2010

    BiyomühendislikDokuz Eylül Üniversitesi

    İstatistik Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. EFENDİ NASİBOĞLU

  3. Çok amaçlı genetik algoritma kullanarak biyodizilerden çoklu motiflerin keşfi

    Discovering multiple motifs from biosequences using by multi-objective genetic algorithm

    MELİKALİ GÜÇ

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2008

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolFırat Üniversitesi

    Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    YRD. DOÇ. DR. MEHMET KAYA

  4. Classification of short biosequences

    Kısa biyodizilimlerin sınıflandırılması

    ALPER TUNGA KALKAN

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2012

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolBaşkent Üniversitesi

    Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. HASAN OĞUL