Geri Dön

Solving graph coloring problem by using an evolutionary algorithm

Başlık çevirisi mevcut değil.

  1. Tez No: 623818
  2. Yazar: SERAP KORKMAZ
  3. Danışmanlar: DR. ÖĞR. ÜYESİ BETÜL DEMİRÖZ BOZ
  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: 2020
  8. Dil: İngilizce
  9. Üniversite: Marmara Üniversitesi
  10. Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
  13. Sayfa Sayısı: 64

Özet

Grafik renklendirme problemi düğümler ve kenarlardan oluşan yapılar olan grafiklerin renklendirilmesi problemidir. Renklendirme işlemi düğümlerin renklendirilmesi veya kenarların renklendirilmesi gibi farklı şekillerde yapılabilmektedir. Grafik renklendirme problemi problemin türüne göre düğüm sayıları, düğümler arasındaki kenar sayıları ve kenarların düğümlerle bağlanma şekillleri, düğümlerin ağırlığının olup olmaması vs. gibi birçok etkene sahiptir ve bu etkenlerin çeşitliliğine göre problemin karmaşıklığı da değişmektedir. Grafik renklendirme probleminin düğüm renklendirilmesi, kenar renklendirilmesi gibi alt grupları vardır. Düğüm renklendirmesinin bir türü olan“ağırlıklı düğüm renklendirme problemi”bu çalışmada ele alınmaktadır. Bu problemde düğümlerin her birinin ağırlık değeri vardır ve aralarında kenar bulunan düğümler farklı renklerle renklendirilir. Her renk grubundaki en ağır düğüm ilgili renk grubunun temsilci düğümü olarak belirlenir ve temsilci düğümlerin ağırlıkları toplamı grafik renklendirilirken minimize edilmeye çalışılır. Ağırlıklı düğüm renklendirme probleminin çözülmesi gerçek hayat uygulamalarının bir kısmının çözümünde kullanılabilmesi açısından önem taşır. Buna ek olarak problemin polinom zamanda bilinen bir çözümünün olmaması problemle ilgili üretilen çözüm yöntemlerini değerli kılar. Bu çalışmada ağırlıklı düğüm renklendirme probleminin çözümünde kullanmak amacıyla geliştirdiğimiz algoritmayı sunmaktayız. Geliştirdiğimiz algoritma birçok problemde yaygın olarak kullanılan ve doğadan esinlenen genetik algoritma tabanlı bir algoritmadır. Doğada olduğu gibi, genetik algoritmada da bireylerden yeni nesiller oluşur. Bireylerden yeni nesiller oluşurken crossover (çaprazlama) ve mutasyon ile genetik aktarım ve çeşitlilik sağlanır. Çalışmamızda farklı özelliklere öncelik veren ancak birlikte çalışan 2 crossover tekniğini ve bu tekniklerin uygulanması neticesinde elde edilen çözümlere uygulanan bir mutasyon tekniğini önermekteyiz. Önermiş olduğumuz teknikleri literatürde yer alan 3 çalışma ile karşılaştırmış bulunmaktayız. Karşılaştırmada kullanılan materyallerle ilgili bilgileri, karşılaştırma tekniğimizi, elde edilen sonuçları ve bu sonuçların karşılaştırmalarına çalışmamızın ilgili bölümlerinde yer vermekteyiz.

Özet (Çeviri)

Graph coloring problem is the problem of coloring graphs which are structures consisting of vertices and edges. Coloring can be done in different ways such as, edge coloring or vertex coloring. Graph coloring problem includes many factors such as number of vertices, number of edges between vertices, how these edges are connected with the vertices and whether vertices have weight values or not depending on type of the problem. Consequently, degree of complexity of the problem changes according to variety of the factors. Graph coloring problem contains subcategories such as edge coloring and vertex coloring. In this study, Weighted Vertex Coloring Problem which is a type of vertex coloring is studied. In weighted vertex coloring problem, each vertex has a weight value and vertices connected with an edge are colored with different colors. Heaviest vertex in each color class becomes the representative vertex of that color class and sum of weights of the representative vertices is tried to be minimized while coloring the graph. Solving the weighted vertex coloring problem is important because of being used in solving some real life applications. In addition, being an NP-hard problem makes solution methods offered for this problem important. In this study, we offer an algorithm to solve the weighted vertex coloring problem. Our proposed algorithm is based on Genetic Algorithm which is a nature-inspired algorithm and widely used in the literature to solve problems. In Genetic Algorithm, individuals form offspring as in nature. While forming offspring, crossover and mutation operators provide transfer of genes to offspring and variety. In our study, we propose 2 crossover operators working together but giving priority to different features and a mutation operator which is applied on solutions obtained by application of the proposed crossover operators. The proposed techniques are compared with 3 other techniques in the literature. Information about materials used in the comparison, comparison techniques, obtained results and comparison of the results are provided related sections in our study.

Benzer Tezler

  1. Solving dynamic graph coloring problem by using a heuristic algorithm

    Sezgisel bir algoritma kullanarak dinamik grafik renklendirme problemi çözme

    GİZEM SÜNGÜ

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2018

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolMarmara Üniversitesi

    Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    YRD. DOÇ. DR. BETÜL DEMİRÖZ BOZ

  2. Introduction to vertex-coloring problem

    Köşe renklendirme problemine giriş

    MOHAMMED JABBAR ABDULLAH AL-SHAFEAY

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2022

    MatematikÇankırı Karatekin Üniversitesi

    Matematik Ana Bilim Dalı

    DR. ÖĞR. ÜYESİ CELALETTİN KAYA

  3. A novel metaheuristic for graph and graphset-T coloring problem

    Çizge boyama ve çizgeyi kümeli boyama problemi üzerine metasezgisel algoritma

    ÇAĞRI YEŞİL

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2013

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolYeditepe Üniversitesi

    Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. EMİN ERKAN KORKMAZ

  4. Graf renklendirme problemine uyarlanmış personel atama uygulaması

    An implementation of personnel assignment adapted to graph coloring problem

    MURAT CAN BURAK YILDIZ

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2017

    Endüstri ve Endüstri MühendisliğiBeykent Üniversitesi

    Endüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    YRD. DOÇ. ÜMİT TERZİ

  5. BitVertex evolutionary algorithm for accelerating graph coloring in register allocation

    Kayıt tahsisinde çizge renklendirmeyi hızlandırmak için BitVertex evrimsel algoritması

    GİZEM SÜNGÜ TERCİ

    Doktora

    İngilizce

    İngilizce

    2024

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolGebze Teknik Üniversitesi

    Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DR. ÖĞR. ÜYESİ ALP ARSLAN BAYRAKÇİ

    DR. ÖĞR. ÜYESİ BETÜL BOZ