Sınırlı sırt çantası problemlerinin çözümünde nöroevrim
Neuroevolution for solving bounded knapsack problem
- Tez No: 771835
- Danışmanlar: DR. ÖĞR. ÜYESİ ARİF GÜRSOY
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Matematik, Mathematics
- Anahtar Kelimeler: Sınırlı sırt çantası, Nöroevrim, Optimizasyon, Evrimsel çok amaçlı optimizasyon algoritmaları, Genetik algoritma, Bounded knapsack problem, Neuroevolution, Optimization, Evolutionary multiobjective optimization algorithms, Genetic algorithms
- Yıl: 2022
- Dil: Türkçe
- Üniversite: Ege Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Matematik Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: 76
Özet
Sırt çantası problemi matematiksel olarak“kombinatorik optimizasyon”problemidir. Günlük hayatta kaynak atama, bilgisayar bilimleri ve finans gibi pek çok alanda kullanılmaktadır. Bu problemin amacı, ağırlıkları ve değerleri bilinen nesnelerin çantanın kapasitesini aşmayacak ve değeri büyüklenecek şekilde yerleştirmektir. Yani herhangi bir problemde maksimum verim elde edebilmek amacıyla sırt çantası çözümü kullanılabilmektedir. Sınırlı sırt çantası probleminde ise her nesne miktarından birden fazla olduğu varsayılır ancak her bir nesne için mevcut nesne miktarı sınırlıdır. Nöroevrim ise yapay sinir ağları parametreler, topoloji ve kurallar oluşturmak için evrimsel algoritmalar kullanan bir yapay zekâ türüdür. Burada amaç, karları ve ağırlık bilgilerini kullanarak elemanların ikili bir sınıflandırmasını yaparak çözümler üretmek için yapay sinir ağlarını kullanmaktır.
Özet (Çeviri)
The knapsack problem is matematically a 'combinatorial optimization' problem. It is used in many areas such as resource allocation, computer science and finance in daily life. The purpose of this problem is to place objects of known weights and values so that they do not exceed the capacity of the bag and maximize value. In other words, a knapsack problem can be used in order to achieve maximum efficiency in any event. In the bounded knapsack problem, it is accepted that there is more than one placement opportunity for each item, but the number of items available for each item is bounded. Neuroevolution, on the other hand, is a type of artificial intelligence that uses evolutionary algorithms to create artificial neural networks parameters, topology and rules. The aim here is to use neural networks to generate solutions by making a binary classification of items using information about their profits and weights.
Benzer Tezler
- Multi-item lot sizing problem with setup times
Kurma zamanlı çok ürünlü kafile büyüklüğü belirleme problemi
HALDUN SÜRAL
Doktora
İngilizce
1996
Endüstri ve Endüstri MühendisliğiOrta Doğu Teknik ÜniversitesiEndüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. ÖMER KIRCA
- On outer approximations of copositive formulations of various nonconvex optimization problems
Çeşitli konveks olmayan problemlerin kopozitif formulasyonlarının dıştan yaklaşımları üzerine
YAKUP GÖRKEM GÖKMEN
Doktora
İngilizce
2019
Endüstri ve Endüstri MühendisliğiKoç ÜniversitesiEndüstri Mühendisliği ve Operasyon Yönetimi
DR. EMRE ALPER YILDIRIM
- Ayrık yapıların tümleyen problemler yardımıyla incelenmesi
A study of discrete structures by means of complementary problems
ASLI GÜLER SERİNKEN
Doktora
Türkçe
2013
MatematikEge ÜniversitesiBilgisayar Bilimleri Ana Bilim Dalı
PROF. DR. URFAT NURIYEV
- A metaheuristic algorithm to elasticity based shelf space allocation problem
Raf alanı yerleştirme problemleri için metasezgisel çözüm algoritması
AYŞE HANDE EROL BİNGÜLER
Doktora
İngilizce
2016
Endüstri ve Endüstri MühendisliğiMarmara ÜniversitesiEndüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. SEROL BULKAN
YRD. DOÇ. DR. MUSTAFA AĞAOĞLU
- Generating evenly distributed equitably efficient solutions in multi-objective optimization problems
Çok amaçlı optimizasyon problemlerinde eşit dağılımlı eşitlikçi verimli çözümler bulunması
BASHIR ABDULLAHI BASHIR
Yüksek Lisans
İngilizce
2018
Endüstri ve Endüstri Mühendisliğiİhsan Doğramacı Bilkent ÜniversitesiEndüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı
Assist. Prof. ÖZLEM KARSU