Gezgin satıcı probleminin çözümünde sinirsel ağ yaklaşımı
Neural network approach in the solution of traveling salesman problem
- Tez No: 84453
- Danışmanlar: DOÇ. DR. A. SERMET ANAGÜN
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Endüstri ve Endüstri Mühendisliği, Industrial and Industrial Engineering
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 1999
- Dil: Türkçe
- Üniversite: Eskişehir Osmangazi Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Endüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: 95
Özet
ÖZET Gezgin Satıcı Problemi (GSP), selimdeki bir düğümden başlayan gezginin bütün düğümlere yalmzca bir kez uğrayarak başlangıç düğümüne geri dönmesini sağlayan en kısa yolun belirlenmesi problemidir. Bu problemin çözümü için günümüze kadar pek çok yöntem geliştirilmiştir. Bu yöntemlerden birisi de yapay sinirsel ağ yaklaşımıdır. GSP'nin yapay sinirsel ağ kullanılarak çözümüne ilişkin ilk model Hopfield ve Tank tarafından geliştirilmiştir. Ancak Hopfield ve Tank modelinin başarısı hakkında ayrıntılı bir araştırma yapılmamıştır. Konu ile ilgilenen araştırmacılar birbirleriyle çelişen farklı görüşler sunmuşlardır. Bu çalışmada temel olarak, GSP'nin Hopfield ve Tank sinirsel ağı ile çözümü ele alınmış ve modelin başarısı üzerinde istatistiksel analizler yapılmıştır. Ayrıca, Gavish ve Graves tarafından geliştirilen alt tur engelleme kısıtlarının modele eklenebilirliği araştırılmış ve yeni modelin başarısı kısıt eklenmemiş model ile karşılaştırılmıştır.
Özet (Çeviri)
ABSTRACT Traveling Salesman Problem (TSP) is related to finding the shortest path that visits every node exactly once by a traveler. A number of methods were developed to solve this problem. One of the solutions is Artificial Neural Network (ANN) approach. The first model was developed to solve TSP using ANN by Hopfield and Tank. However, there is not enough research on the success of this solution. The researchers that are interested in the solution of TSP using Hopfield and Tank network stated many views contradicting with each other on the success of the solution. The main scope of this study is to find the solution of TSP using ANN. On the other hand the success of the solution of ANN is studied statistically and the adaptability of Gavish and Graves subtour constraints to the model is discussed in details. Performance of the new model is compared with original Hopfield Model.
Benzer Tezler
- Gezgin satıcı probleminin çözümünde genetik algoritmanın parametrelerinin incelenmesi
Investigation of parameters of genetic algorithm in the solution of traveling salesman problem
MERYEM PULAT
Yüksek Lisans
Türkçe
2017
EkonometriDokuz Eylül ÜniversitesiEkonometri Ana Bilim Dalı
PROF. DR. İPEK DEVECİ KOCAKOÇ
- Gezgin satıcı probleminin çözümünde parçacık sürü optimizasyonu algoritması performansının bulanık c-ortalamalar yöntemi ile iyileştirilmesi
Improving solution performance of the particle swarm optimization algorithm on traveling salesman problem with fuzzy c-means method
AHMET YEKTA KAYMAN
Doktora
Türkçe
2015
Endüstri ve Endüstri MühendisliğiKocaeli ÜniversitesiEndüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı
YRD. DOÇ. DR. KASIM BAYNAL
- Gezgin satıcı probleminin karınca kolonisi algoritması ile çözüm performansının arttırılmasında parametre optimizasyonu
Parameter optimization to increase solution performance of travelling Salesman problem by using ant colony algorithm
KUMRU AKŞEHİR
Yüksek Lisans
Türkçe
2019
İstatistikOndokuz Mayıs Üniversitesiİstatistik Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. TALAT ŞENEL
- Gezgin satıcı probleminin hadoop üzerinde çalışan paralel genetik algoritma ile çözümü
Parallel genetic algorithm to solve traveling salesman problem on hadoop cluster
HARUN RAŞİT ER
Yüksek Lisans
Türkçe
2013
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Teknik ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. NADİA ERDOĞAN
- Solving the traveling salesman problem using metaheuristic algorithms
Metasezgisel algoritmalar kullanılarak gezgin satıcı probleminin çözülmesi
SUHAIR SAFAA SAUD
Yüksek Lisans
İngilizce
2017
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolSelçuk ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. HALİFE KODAZ