Geri Dön

Self-organizing neural network approach for the single AGV routine problem

Tek oya rota problemi için kendini düzenleyen sinir ağı yaklaşımı

  1. Tez No: 68494
  2. Yazar: MUSTAFA SOYLU
  3. Danışmanlar: DOÇ. DR. NUR EVİN ÖZDEMİREL
  4. Tez Türü: Yüksek Lisans
  5. Konular: Endüstri ve Endüstri Mühendisliği, Industrial and Industrial Engineering
  6. Anahtar Kelimeler: OYA Rota, Kendini Düzenleyen Eşlemler, Yapay Sinir Ağlan, Bakışımsız Gezgin Satıcı Problemi. IV, AGV Routing, Self-Organizing Maps, Artificial Neural Networks, Asymmetric Traveling Salesman Problem. m
  7. Yıl: 1997
  8. Dil: İngilizce
  9. Üniversite: Orta Doğu Teknik Üniversitesi
  10. Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Endüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
  13. Sayfa Sayısı: 131

Özet

oz TEK OYA ROTA PROBLEMİ İÇİN KENDİNİ DÜZENLEYEN SİNİR AĞLARI YAKLAŞIMI Soylu, Mustafa Yüksek Lisans, Endüstri Mühendisliği Bölümü Tez Yöneticisi: Doç. Dr. Nur Evin özdemirel Ortak Tez Yöneticisi: Doç. Dr. Sinan Kayalıgil Ekim 1997, 124 sayfa Bu araştırmada, Otomatik Yönlendirilen Araç (OYA) rota probleminin özel bir şekli incelenmiştir. Amaç, birçok malzeme taşıma isteğini yerine getirmek zorunda olan tek, serbest dolaşan bir OYA için en kısa turu bulmaktır. Bu problem, gerçekte, NP-tamam olduğu bilinen Bakışımsız Gezgin Satıcı Problemine (BGSP) benzemektedir. Problemi çözmek için, Kohonen'in kendini düzenleyen nitelik eşlemlerini temel alan bir yapay sinir ağı algoritması önerilmiştir. Algoritmada, bazı yeni niteliklere ek olarak, kendini düzenleyen eşlemlerin temel niteliklerinde OYA rota problemi için özel olarak tasarlanmış bazı değişiklikler de ortaya konulmuştur. Algoritmanın performansı, çeşitli parametre değerleri altoda, farklı iş yerleşim kalıplan ve problem büyüklükleri için test edilmiş ve en iyi çözüm ve en yakın komşu kuralıyla karşılaştınlmıştır. Hem çözüm kalitesi, hem de hesaplama süresi bakımından ümit verici sonuçlar elde edilmiştir.

Özet (Çeviri)

ABSTRACT SELF-ORGANIZING NEURAL NETWORK APPROACH FOR THE SINGLE AGV ROUTING PROBLEM Soylu, Mustafa M. S., Department of Industrial Engineering Supervisor: Assoc. Prof. Dr. Nur Evin Özdemirel Co-supervisor: Assoc. Prof. Dr. Sinan Kayalygil October 1997, 124 pages In this research, a special form of Automated Guided Vehicle (AGV) routing problem is investigated. The objective is to find the shortest tour for a single, free- ranging AGV that has to carry out multiple move requests. This problem is in fact similar to the Asymmetric Traveling Salesman Problem (ATSP) which is known to be NP-complete. An artificial neural network algorithm based on Kohonen's self- organizing feature maps is proposed to solve the problem. Some new features are introduced in the algorithm together with several improvements on the basic features of self-organizing maps designed specifically for the AGV routing problem. Performance of the algorithm is tested under various parameter settings for different job layout patterns and problems sizes, and compared with the optimal solution and the nearest neighbor rule. Promising results are obtained in terms of solution quality and computation time.

Benzer Tezler

  1. İmalat sistemlerinin tasarlanması ve öncelik kurallarının belirlenmesinde yapay sinir ağlarının kullanılması

    Başlık çevirisi yok

    TARIK ÇAKAR

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    1997

    Mühendislik Bilimleriİstanbul Teknik Üniversitesi

    İşletme Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. AYHAN TORAMAN

  2. Consensual classification of drug/nondrug compounds for drug design

    İlaç/ilaç olmayan bileşenlerin ilaç yapımı için ortak kararla sınıflanması

    AYÇA ÇAKMAK PEHLİVANLI

    Doktora

    İngilizce

    İngilizce

    2008

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolÇukurova Üniversitesi

    Elektrik ve Elektronik Mühendisliği Bölümü

    YRD. DOÇ. DR. TURGAY İBRİKÇİ

  3. Yapay sinir ağları ile doku sınıflandırma

    Tissue classification using artificial neural networks

    AYSU SEVEN

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    1993

    Elektrik ve Elektronik Mühendisliğiİstanbul Teknik Üniversitesi

    PROF.DR. ERTUĞRUL YAZGAN

  4. Dinamik algılayıcı öğrenme algoritması ile kenar saptamanın öğrenilmesi

    Learning of edge detection using recurrent perceptron learning algorithm

    FİLİZ YOSMA TAŞKIN

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    1995

    Elektrik ve Elektronik Mühendisliğiİstanbul Teknik Üniversitesi

    DOÇ.DR. CÜNEYT GÜZELİŞ

  5. Poisson denklemi için ters kaynak probleminin çözümüne yapay sinir ağları ile yaklaşım

    On the inverse source problem of the poisson equation via artificial neural networks

    MELEK YILMAZ

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2004

    Nükleer Mühendislikİstanbul Teknik Üniversitesi

    Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. MELİH GEÇKİNLİ