Geri Dön

Using modified whale optimization algorithm with a comparative analysis of different technique for solving traveling salesman problem

Seyahat satışı sorununun çözümü için değiştirilmiş toptan optimizasyon algoritmasının kullanılması

  1. Tez No: 805082
  2. Yazar: ALI ABDULLAH SALEH SALEH
  3. Danışmanlar: PROF. DR. MESUT ÇEVİK
  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: 2022
  8. Dil: İngilizce
  9. Üniversite: Altınbaş Üniversitesi
  10. Enstitü: Lisansüstü Eğitim Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Elektrik ve Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Elektrik ve Bilgisayar Mühendisliği Bilim Dalı
  13. Sayfa Sayısı: 58

Özet

Ağın temel sorunuyanlış ve yanlışbağlantının.maliyetetkisi ve ağ verimliliği sorunları gibi büyük sorunlara yol açmasıdır. Travel Sellers (TSP) sorunu, günümüzün optimizasyonuna bağlı olarak bu tür bir sorunu.çözmeninyollarından biridir. Değiştirilmiş algoritmalar, hayvan temelliTSP problemlerini çözmenin en etkili ve verimli yollarından biri olarak kabul edilebilir. Gezgin satıcı probleminde yapılmıştır. Uygulamada 51 ila 150 aralığında bir dizi klasik veri seti kullanılmıştır. Sonuçlar, hibrit algoritmanın (WOA + NN), tüm veri kümelerinin %50'si için AS (Ant sys tem), WOA, GA ve SA'dan daha iyi performans gösterdiğini göstermektedir. Karınca Sistemi (AS), tüm veri setlerinin %40'ı için diğerlerinden daha iyi Meta çıkarım yapan ikinci algoritmadır. Ayrıca detaylı analizin meta çıkarsama göre daha iyi bir sayı, En Kötü, ortalama, standart sapma ve ortalama CPU zamanı çözümlerini gösterdiği de verilmiştir. Balina İyileştirme Algoritması WOA optimal çözümleri bulmada %50'nin üzerinde bir performans oranı gösterdiğinin teyidi. AS (Karınca Sistemi), tüm optimal çözümlerden %40 daha iyidir. Son olarak, Balina İyileştirme Algoritması (WOA), orta büyüklükteki veri kümeleri için diğer algoritmalara kıyasla ayrık problemi Makul zamanlarda çözer. Balina İyileştirme Algoritması (WOA) ve Genetik Algoritma (GA) Bu makale TSPLIB tipi problemlere odaklanmaktadır..

Özet (Çeviri)

In e study the most well-known issues related optical fibre network, which are still viewed as a challenge for various networks. Depending on current optimization techniques, the Travel Sellers (TSP) problem is one of the oldest approaches to solving this kind of problem.Best andefficient approachto solve animal-based TSPproblem is by using modified algorithms. It was created for the difficulty of the travelling salesman. The programme used a set of traditional datasets with a 51 to 150 range. Theresults showthat the hybrid algorithm (WOA+NN) outperformsAS(Ant system), WOA,GA,andSA for50%of all datasets.Ant System(AS)is the second most effective algorithm when compared to meta-inference techniques for 40% of all data sets. A better number, worse number, mean, standard deviation, and mean CPU time solutions are also shown in the full analysis with regard to meta-inference. The whale Improvement Algorithm (WOA) has a performance rate of over 50% in discovering the best solutions, according to metrics. The Ant System (AS) outperforms all optimal solutions by 40%. Finally, compared to previous algorithms for medium-sized data sets, the Whale Improvement Algorithm (WOA) solves the discrete problemin aReasonable amount of time.The study concentrates on TSPLIB-type issues with the WhaleImprovement Algorithm (WOA) and Genetic Algorithm(GA).

Benzer Tezler

  1. Scientific machine learning supported track-to-track fusion

    Bilimsel makine öğrenmesi destekli takip bilgisi füzyonu

    RECEP AYZİT

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2025

    Uçak Mühendisliğiİstanbul Teknik Üniversitesi

    Uçak ve Uzay Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. BARIŞ BAŞPINAR

  2. Kaos temelli meta-sezgisel optimizasyon yöntemleri ile çok seviyeli imge eşikleme

    Multi - thresholding using chaos based meta-heuristic optimization methods

    FATMANUR ATAR

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    2025

    Elektrik ve Elektronik MühendisliğiFırat Üniversitesi

    Elektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. TURGAY KAYA

  3. Hybrid optimization algorithm based THD reduction in three phase multilevel inverter

    Hibrit optimizasyon algoritması tabanlı üç fazlı çok seviyeli eviricilerde THD azalması

    MEHMET HALİL YABALAR

    Doktora

    İngilizce

    İngilizce

    2024

    Elektrik ve Elektronik MühendisliğiGaziantep Üniversitesi

    Elektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. ERGUN ERÇELEBİ

  4. Yapı projelerinde karar verme süreçlerinin incelenmesi ve bu süreçleri yönetebilen bir yazılım programı oluşturulması

    Investigation of decision-making processes in construction projects and development of a software program that can manage these processes

    MEHMET YILMAZ

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    2025

    İnşaat MühendisliğiKaradeniz Teknik Üniversitesi

    İnşaat Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. TAYFUN DEDE

  5. Sezgisel algoritmalar kullanılarak iki-parametreli maxwell dağılımı ve üstel olarak değiştirilmiş lojistik dağılım için en çok olabilirlik yöntemiyle parametre tahminleri

    Estimating the parameters of two-parameter maxwell distribution and exponentially-modified logistic distribution by the maximum likelihood method using heuristic algorithms

    ADI OMAIA IBRAHIM FAOURI FAOURI

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    2024

    İstatistikOndokuz Mayıs Üniversitesi

    İstatistik Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. PELİN KASAP