Geri Dön

Atama problemi için sürü zekâsı tabanlı en iyileştirme yöntemlerinin uyarlanması ve başarım değerlendirmesi

Implementation and performance evaluation of swarm intelligence based optimization methods for assignment problem

  1. Tez No: 629347
  2. Yazar: ERDİ KUDU
  3. Danışmanlar: DR. ÖĞR. ÜYESİ FARUK BULUT
  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: Türkçe
  9. Üniversite: Haliç Üniversitesi
  10. Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Bilgisayar Mühendisliği Bilim Dalı
  13. Sayfa Sayısı: 97

Özet

Görev atama, hesaplama sistemlerinin yeteneklerinden etkin bir şekilde yararlanmanın temel adımlarından biridir. Ayrıca etkin bir görev atama, başarılı bir görev yönetimini sağlar. Böylece en büyük maliyet kayıplarından olan kaynak maliyeti azaltılır. Bu çalışmada, bu sorunun çözümünde kullanılan meta sezgisel algoritmalardan sürü zekâsı algoritmaları kullanılmıştır. Sürü zekâsı algoritmalarından arı ve parçacık kolonisi optimizasyon algoritmalarının görev atama sorunu üzerindeki çözümlerinin performansı karşılaştırılmıştır. Çeşitli boyutta ve zorlukta veri setleri seçilmiş ve arı ve parçacık kolonisi ile optimize edilmiştir. Sonuç olarak, hangi optimizasyon yönteminin veri setine göre daha iyi çalıştığı yorumlanmıştır

Özet (Çeviri)

The task assignment is one of the core steps to effectively exploit the capabilities of computing system. In addition, an effective task assignment provides successful task management. So that, this reduces the cost of resources from the biggest cost losses. In this study, swarm intelligence algorithms which are used in the solution of this problem are used. It has been compared the performance of the solution of bee and particle colony optimization algorithms on assignment problem. Data sets of various size and difficulties are selected and optimized with bee and particle colony. As a result, it is interpreted which optimization method works better according to data set.

Benzer Tezler

  1. Video object tracking with artificial neural network and artificial bee colony optimization method

    Başlık çevirisi yok

    ALI MOHAMMED AL-QARAGHULI

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2021

    Mühendislik BilimleriAltınbaş Üniversitesi

    Elektrik ve Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DR. ÖĞR. ÜYESİ ABDULLAHI ABDU IBRAHIM

  2. Müfredat tabanlı üniversite ders çizelgeleme problemi için bir sürü zekası yaklaşımı

    A swarm intelligence approach to curriculum-based course timetabling problem

    SAEİD AGAHİAN

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2012

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolKaradeniz Teknik Üniversitesi

    Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    YRD. DOÇ. DR. HÜSEYİN PEHLİVAN

  3. Yapay çekirge sürü optimizasyonu

    Artificial locust swarm optimization

    EDA ÖZKUL

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    2022

    İstatistikKaradeniz Teknik Üniversitesi

    İstatistik ve Bilgisayar Bilimleri Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. ORHAN KESEMEN

  4. Data clustering using swarm intelligence

    Swarm intelligence kullanarak veri kümeleme

    SAYEDPEDRAM HAERI BOROUJENI

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2022

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Aydın Üniversitesi

    Yazılım Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DR. ÖĞR. ÜYESİ ELNAZ PASHAEI

  5. Güncel sürü zekâsı algoritmalarıyla sınıflandırma kurallarının keşfi

    Classification rule mining with current swarm intelligence algorithms

    SİNEM AKYOL

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2013

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolTunceli Üniversitesi

    Elektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    YRD. DOÇ. DR. BİLAL ALATAŞ