Geri Dön

Robust maximal covering location models considering partial coverage

Kısmi kapsama altında gürbüz maksimum kapsama modelleri

  1. Tez No: 809065
  2. Yazar: BURAK KÖKSAL
  3. Danışmanlar: PROF. DR. ESRA KARASAKAL, PROF. DR. ORHAN KARASAKAL
  4. Tez Türü: Yüksek Lisans
  5. Konular: Endüstri ve Endüstri Mühendisliği, Industrial and Industrial Engineering
  6. Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
  7. Yıl: 2023
  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: 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

  1. 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

    İngilizce

    2008

    Endüstri ve Endüstri MühendisliğiOrta Doğu Teknik Üniversitesi

    Endüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    YRD. DOÇ. DR. F. SEDEF MERAL

  2. 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

    İngilizce

    2024

    Endüstri ve Endüstri Mühendisliğiİstanbul Teknik Üniversitesi

    Endüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. ÖZGÜR KABAK

    DR. ÖĞR. ÜYESİ İNCİ ÇAĞLAYAN

  3. Asenkron motorlar için algılayıcısız akı gözlemleyicisi ve kontrolü

    Sensorless flux observer and controller for asynchronous motors

    COŞKUN ŞAHİN

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    1997

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Teknik Üniversitesi

    Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. METİN GÖKAŞAN

  4. Özdeğerlerin minimizasyonu problemlerinde iç nokta yöntemlerinin uygulanması

    Application of interior point methods in minimization problems of eigenvalues

    BİRGÜL AKSOY

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    2022

    MatematikEskişehir Teknik Üniversitesi

    Matematik Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. TANER BÜYÜKKÖROĞLU

  5. 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

    İngilizce

    2017

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolÇukurova Üniversitesi

    Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. MEHMET FATİH AKAY