Robust maximal covering location models considering partial coverage
Kısmi kapsama altında gürbüz maksimum kapsama modelleri
- Tez No: 809065
- Danışmanlar: PROF. DR. ESRA KARASAKAL, PROF. DR. ORHAN KARASAKAL
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Endüstri ve Endüstri Mühendisliği, Industrial and Industrial Engineering
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2023
- Dil: İngilizce
- Üniversite: Orta Doğu Teknik Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Endüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: 102
Özet
Maksimum Kapsama Problemi (MCLP), kapsanacak talep miktarını maksimize edebilecek en iyi tesisleri bulmaya çalışır. MCLP'de tesisler, kritik mesafe adı verilen bir uzaklığa kadar yer alan tüm talep noktalarını tamamen kapsarken, bu uzaklığın dışındaki talep noktalarını hiç kapsamaz. Kısmi MCLP'de (MCLP-P) tanımlanan ikinci kritik mesafe, talep noktalarının tesislerden uzaklığına göre monoton olarak azalacak şekilde iki kritik mesafe arasında kapsamaya izin verir. Bu tezde, MCLP-P kapsama belirsizliği altında incelenmiştir. Gürbüz optimizasyon kullanılarak iki farklı çözüm yaklaşımı geliştirilmiştir. Önerilen çözüm stratejileri için farklı çözüm yöntemleri sunulmuştur. Sunulan gürbüz optimizasyon modelleri, sonuç tabloları kullanılarak oyun teorisi perspektifinden incelenmiştir. Önerilen çözüm yöntemlerinin etkisi ve modellerin performansı rassal olarak üretilmiş verisetleri üzerinde test edilmiştir.
Özet (Çeviri)
Maximal Coverage Location Problem (MCLP) attempts to find a predetermined number of facilities to maximize the number of demand points that can be covered. In MCLP, while all demand points within a critical distance of a facility are completely covered, demand points exterior this region are not covered at all. In Partial MCLP (MCLP-P), another critical distance is introduced which allows coverage between two critical distances, monotonically decreasing with respect to demand points' distance from facilities. In this thesis, we study MCLP-P under coverage uncertainty. We utilize robust optimization framework and introduce two different strategies to hedge against uncertainty. We propose multiple solution approaches for both strategies. We show interpretation of the proposed robust optimization models from the perspective of game theory using payoff tables. We present the impact of the models and compare the performance of the proposed solution approaches on randomly generated datasets.
Benzer Tezler
- A genetic algorithm for the multi-level maximal covering ambulance location problem
Çok-seviyeli en fazla kapsamalı ambulans konumlandırma problemi için bir genetik algoritma
MESUT KARAMAN
Yüksek Lisans
İngilizce
2008
Endüstri ve Endüstri MühendisliğiOrta Doğu Teknik ÜniversitesiEndüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı
YRD. DOÇ. DR. F. SEDEF MERAL
- Comprehensive risk mapping and fire station optimization for forest fire management: An application in Antalya
Orman yangını yönetimi için kapsamlı risk haritalama ve yangın istasyonu optimizasyonu: Antalya uygulaması
ZÜHAL ÖZCAN YAVUZ
Doktora
İngilizce
2024
Endüstri ve Endüstri Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiEndüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. ÖZGÜR KABAK
DR. ÖĞR. ÜYESİ İNCİ ÇAĞLAYAN
- Asenkron motorlar için algılayıcısız akı gözlemleyicisi ve kontrolü
Sensorless flux observer and controller for asynchronous motors
COŞKUN ŞAHİN
Doktora
Türkçe
1997
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Teknik ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. METİN GÖKAŞAN
- Özdeğerlerin minimizasyonu problemlerinde iç nokta yöntemlerinin uygulanması
Application of interior point methods in minimization problems of eigenvalues
BİRGÜL AKSOY
Doktora
Türkçe
2022
MatematikEskişehir Teknik ÜniversitesiMatematik Ana Bilim Dalı
PROF. DR. TANER BÜYÜKKÖROĞLU
- Development of new hybrid models for prediction of VO2MAX using machine learning methods combined with feature selection algorithms
Nitelik seçme algoritmalarıyla birleştirilmiş makine öğrenme yöntemleri kullanılarak yeni hibrit VO2MAX tahmin modellerinin geliştirilmesi
FATİH ABUT
Doktora
İngilizce
2017
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolÇukurova ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. MEHMET FATİH AKAY