Yeterince yakın komşu arama sezgiselinin sayaç okuma süreci için kullanılması
Using close-enough neighborhood search heuristic for automated meter reading
- Tez No: 675763
- Danışmanlar: PROF. DR. SELÇUK KÜRŞAT İŞLEYEN
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Endüstri ve Endüstri Mühendisliği, Industrial and Industrial Engineering
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2021
- Dil: Türkçe
- Üniversite: Gazi Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Endüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: 58
Özet
Yeterince Yakın Gezgin Satıcı Problemi (YY-GSP), pandemi döneminde temasın azaltılıp sosyal mesafenin artması, teknolojinin gelişmesi ve yeni iletişim protokollerinin yaygın hale gelmesi ile popülerlik kazanmıştır. Bu problemde, klasik Gezgin Satıcı Probleminin (GSP) aksine, müşterileri ziyaret etmek için müşterilerin bulundukları noktalara“yeterince yakın”olmak yeterlidir. Bütün müşterilerin disk şeklindeki komşuluk alanlarına sahip olduğu ve satıcının bu alanları kullanarak ziyaret turunu oluşturduğu varsayılır. İnsansız hava araçları ile hedeflerin belli bir mesafeden görüntülenmesinin yeterli olduğu keşif uçuşları, müşterilerin kargolarını almak için belli bir noktaya gelmeyi kabul ettikleri durumda oluşan teslimat turu, elektrik, su, doğalgaz sayaçlarının gerekli teknolojiler ile uzaktan okunabildiği sayaç okuma süreci YY-GSP'ye örnek olarak gösterilebilir. Bu çalışmada sayaç okuma problemi, YY-GSP olarak ele alınmıştır. Klasik GSP'ye göre YY-GSP'nin tur maliyetinde sağlayabileceği iyileştirme potansiyeli ölçülmüş, problem en yakın komşu arama sezgiseli ile çözüme ulaştırılmıştır. Çalışmada 36 ile 250 arasında değişen düğüm sayılarına sahip 22 veri seti kullanılmıştır. Ayrıca YY-GSP'nin gerçek hayat sayaç okuma süreçlerine etkisini görmek için, Türkiye-Ankara'da örnek bir yerleşim bölgesi seçilmiş ve bu yerleşim bölgesi içerisinde yapılacak sayaç okuması için YY-GSP çözümü elde edilmiştir. Çalışma kapsamında geliştirilen ve“Yeterince Yakın Komşu Arama”(YYKA) adı verilen, bir sezgisel ile elde edilen sonuçlar, klasik GSP çözümü ile karşılaştırılmıştır. Tur maliyetinde YY-GSP'nin klasik GSP'ye göre örnek veri setlerinde %49'a varan yüksek oranda tasarruflar sağladığı görülmüştür. Gerçek hayat uygulamasında ise, %26 oranında iyileştirme sağlanmıştır. Bu çalışma, YY-GSP'de tur maliyetleri için, klasik bir çözüm kurucu sezgisel kullanılması ile herhangi kesin çözüm metodu ya da metasezgisel dahi kullanılmadan YY-GSP'nin ne kadar etkili bir GSP varyasyonu olduğunu göstermiştir.
Özet (Çeviri)
Close Enough Travelling Salesman Problem (CETSP) gained popularity with coronavirus pandemic, where direct contact between each other is being reduced, social distance practices are being applied and new communication protocols becoming more accessible with the recent advances in technology. In this problem, unlike classical Travelling Salesman Problem (TSP), a seller is only required to be“close enough”to customers in order for customers to be considered visited by the salesman. All customers have a disk shaped neighborhood area and salesman will use these areas to sequence the visits. Cases in which a route is to be constructed for maintenance and reconnaissance flights by an UAV, where imaging from a distance is enough, and a shipment delivery model where recipients can travel to certain points to receive their packages, a utility meter reading problem in which necessary technologies are integrated to both meters and readers can be considered CETSP. In this study, utility meter reading process is defined as CETSP. Improvement potential of CETSP versus classical TSP is measured. Problem is solved by a heuristic based on nearest neighborhood search heuristic. To measure the performance, 22 data sets are used, varying in nodes between 36 and 250. Also, to measure the performance of CETSP in real life applications, a residential area in Ankara-Turkey is selected as a case to apply CETSP solution. Close Enough Neighborhood Search (CENS) heuristic is developed for this study. Results obtained from this algorithm is compared with classical TSP solution. Improvements as high as 49% are obtained using CETSP over TSP. In real life application, improvement rate is 26%. This study showed the effectiveness of using CETSP, even with using a constructive heuristic instead of exact solutions methods or metaheuristics.
Benzer Tezler
- Hızlıca keşfeden rastgele ağaç yöntemi ile insansı robot kolu yörünge planlaması
Trajectory planning of a humanoid robot arm by using rapidly-exploring randomized tree method
BURAK BOYACIOĞLU
Yüksek Lisans
Türkçe
2016
Makine Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiMakine Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. ŞENİZ ERTUĞRUL
- Gen ifade verilerinde öznitelik seçimi ve sınıflandırma
Feature selection and classification on gene expression data
MAHMUT KAYA
Yüksek Lisans
Türkçe
2014
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolGazi ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. HASAN ŞAKİR BİLGE
- Bütünleşik üretim ve dağıtım çizelgeleme problemleri için çözüm yaklaşımları
Solution approaches for integrated production and distribution scheduling problems
ECE ÇETİN YAĞMUR
Doktora
Türkçe
2021
Endüstri ve Endüstri MühendisliğiKonya Teknik ÜniversitesiEndüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. SAADETTİN ERHAN KESEN
- The performance evaluation of ai based resource allocation algorithms for donwlink NOMA systems
Aşağı yönlü NOMA sistemlerinde yapay zeka tabanlı kaynak tahsis algoritmalarının performans analizi
EDA KURT KARAKUŞ
Yüksek Lisans
İngilizce
2023
Elektrik ve Elektronik Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiElektronik ve Haberleşme Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. HAKAN ALİ ÇIRPAN
- Spektral renormalizasyon grubu ile ölçek envaryant çizgeler üzerinde kritik üstellerin hesaplanması
Critical exponents on scale invariant networks by using spectral renormalization group
ASLI TUNCER ÖZDEMİR
Doktora
Türkçe
2016
Fizik ve Fizik Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiFizik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. AYŞE SİLİER