Metasezgiler ve birliktelik analizi kullanarak turizmde rota planlama
Route planning in tourism using metaheuristicsand association analysis
- Tez No: 611868
- Danışmanlar: PROF. DR. AYBARS UĞUR
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Computer Engineering and Computer Science and Control
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2020
- Dil: Türkçe
- Üniversite: Ege Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: Belirtilmemiş.
Özet
Metasezgiler, matematiksel yollarla pratikte çözülemeyen problemlere, kabul edilebilir bir zaman aralığında, tam olmasa da yaklaşık bir çözüm garantisi sunan algoritmalardır. Genetik algoritmalar (GA) doğadan ve genetik prensiplerden esinlenilerek ortaya çıkan algoritmalardır ve problemlere kolay uyarlanabilir olması dolayısıyla en çok tercih edilen metasezgilerden bir tanesidir. Turizmde, en az maliyetle, daha çok yer ziyaret edilebilmesi istenilen ve üzerinde çok çalışılan konulardan birisidir. Bu çalışmada, turizmde rota önerisi yapabilmek amacıyla GA'nın eniyileme özelliği ve apriori algoritmasının gidilebilecek yerleri tavsiye özelliği ilk kez birleştirilerek melez bir yöntem önerilmiştir. Çalışmanın literatüre bir diğer katkısı ise şehir çıkarma mekanizmasına sahip olmasıdır. En az uygun şehirler, yol maliyeti ve güven değerleri birlikte değerlendirilerek güzergahtan çıkarılmakta ve maliyet düşürülebilmektedir. Apriori algoritması, nesneler arasındaki ilişkileri baz alarak, benzer yeni nesneler önerebilmeyi sağlar. Geliştirilen uygulamada birliktelik analizi kapsamında yer verilen Apriori, birbiriyle en uyumlu şehirlerin önerilerini yapabilmek amacıyla kullanılmıştır. GA, TSPLIB kütüphanesi içerisinde yer alan KroA100, KroC100, Eil101, Lin105, A280 veri setleri ile test edilmiş ve elde edilen sonuçlar sunulmuştur. Deneyler sonucunda çalışma, GA ve Apriori algoritmasının birleştirilmesiyle, daha az maliyetli güzergah önerisi yapabilmeyi sağlayarak, kullanıcılara daha iyi sonuçlar sunmaktadır.
Özet (Çeviri)
Metaheuristics are the algorithms that offer an approximate solution in an acceptable time frame, to problems that cannot be solved mathematically in practise. Genetic algorithms (GA) are the ones that are inspired by nature and genetic principles and one of the most preferred metaheuristics because they can easily be adapted to problems. In tourism, it is one of the subjects that are desirable to be able to visit more places with minimum cost and studied hard. In this study, a hybrid method was proposed for the first time by combining the optimization feature of GA and the recommendation of the places to go to the apriori algorithm in order to make a route suggestion in tourism. Another contribution of the study to the literature is that it has a city removal mechanism. Ineligible cities were removed from the route by evaluating road cost and trust values together and cost is reducing. The Apriori algorithm provides the ability to propose similar new objects based on relationships between objects. In the application developed, Apriori, which was included in the scope of the association analysis, was used to make the suggestions of the most compatible cities. GA was tested with KroA100, KroC100, Eil101, Lin105, A280 datasets in TSPLIB library and the results were presented. As a result of the experiments, the study provides better results for users by combining GA and Apriori algorithms, making it possible to propose less costly routes.
Benzer Tezler
- Ayrık optimizasyon problemlerinin çözümü için Jaya algoritması tabanlı yeni yaklaşımlar
Jaya algorithm based new approaches for solving discrete optimization problems
MURAT ASLAN
- Sağduyusal etik sezgiler temelinde politik liberteryenizmin savunusu
The defense of political libertarianism on the basis of ethical common sense intuitions
UTKU ATAŞ
- Servo motorlarda klasik ve kesir dereceli kontrolör parametrelerinin metasezgizel yöntemlerle optimizasyonu
Optimization of classical and fractional order controller parameters in servo motors with metaheuristic methods
ALİ KEMAL SARI
Yüksek Lisans
Türkçe
2023
İstanbul Üniversitesi-CerrahpaşaElektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
Yükleniyor...
- Metasezgisel optimizasyon algoritmalarıyla fotovoltaik modellerde parametre tahmini ve performans karşılaştırılması
Parameter estimation and performance comparison in photovoltaic models usi̇ng metaheuristic optimization algorithms
SÜLEYMAN DAL
- Metasezgisel algoritmalar ve derin öğrenme mimarileri ile deepfake video tespiti
Deepfake video detection with metaheuristic algorithms and deep learning architectures
AYNUR KOÇAK