Yapay zeka ile dolaşım algoritmalarının Türkiye haritasına uygulanması
Application of circulation algorithms with artificial intelligence to the map of Turkey
- Tez No: 860340
- Danışmanlar: PROF. DR. ŞERİFE BÜYÜKKÖSE
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Matematik, Mathematics
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2024
- Dil: Türkçe
- Üniversite: Gazi Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Matematik Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: 61
Özet
Bu çalışmanın amacı yapay zekâ ile hızla gelişen günümüzdeki teknolojiyle Graf Teorisi ve Algoritmalarının rolünü keşfetmek ve özellikle Türkiye'nin ulaşım sistemlerine entegre edilmesi düşünülen A* Arama Algoritmasının etkinliğini incelemektir. Bu bağlamda, araştırmanın genel hedefi, yapay zekâda graf teorisi kullanılarak oluşturulan yenilikçi çözümlerle Türkiye'nin ulaşım sistemlerinin daha optimize edilmiş hale getirilmesine katkı sağlamaktır. Gelişmekte olan yapay zekâ ve graf teorisi disiplinlerinin birleşimi ile ortaya çıkan yeni perspektifleri vurgulaması bu çalışmanın önemini göstermektedir. Graf teorisi, gerçek dünya problemlerini matematiksel yapılarla analiz etme yeteneği ile öne çıkar ve yapay zekâ Algoritmalarının etkinliğini artırır. Araştırma, yapay zekânın ulaşım sistemleri gibi kritik alanlardaki etkisini anlamak için Türkiye haritasındaki ulaşım sistemlerine A* arama algoritmasını entegre etmek amacıyla bu etkinliği gözler önüne sermeyi amaçlamaktadır. Literatür taraması ve kavramsal çerçeve, çalışmanın temelini oluşturur. Bu yaklaşım, önceki araştırmaların bulgularını sentezleyerek graf algoritmalarının yapay zekâ alanındaki potansiyelini aydınlatır. Çalışmanın yöntem ve teknikleri, BFS, DFS ve A* arama algoritmalarının Türkiye'nin ulaşım sistemlerine nasıl uygulanabileceğini araştırmayı amaçlar. Sonuç olarak hem yapay zekâ alanının hem de graf teorisinin gelişimi açısından önem taşırken, Türkiye'nin ulaşım sistemlerine yönelik sağladığı pratik katkılar da dikkat çeker. Bu çalışma, gelecekteki yapay zekâ tabanlı projelerin ve uygulamaların daha etkili ve verimli hale getirilmesine yardımcı olma potansiyeline sahiptir.
Özet (Çeviri)
The purpose of this study is to explore the role of Graph Theory and Algorithms in today's rapidly evolving technology with artificial intelligence and, specifically, to examine the effectiveness of the A* Search Algorithm, which is considered for integration into Turkey's transportation systems. In this context, the general aim of the research is to contribute to the optimization of Turkey's transportation systems with innovative solutions created using graph theory in artificial intelligence. The emphasis on emerging perspectives resulting from the combination of developing artificial intelligence and graph theory disciplines highlights the significance of this study. Graph theory stands out with its ability to analyze real-world problems with mathematical structures and enhances the effectiveness of artificial intelligence algorithms. The research aims to showcase this effectiveness by integrating the A* search algorithm into transportation systems on the map of Turkey, in order to understand the impact of artificial intelligence in critical areas such as transportation. Literature review and conceptual framework form the basis of the study. This approach illuminates the potential of graph algorithms in the field of artificial intelligence by synthesizing the findings of previous research. The methods and techniques of the study aim to investigate how BFS, DFS, and A* search algorithms can be applied to Turkey's transportation systems. Ultimately, the study is not only significant for the development of both artificial intelligence and graph theory but also draws attention to practical contributions to Turkey's transportation systems. This work has the potential to assist in making future artificial intelligence-based projects and applications more effective and efficient.
Benzer Tezler
- Yapay zekâ tabanlı elektrokardiyografi sinyali ile kan basıncı tespiti
AI-based blood pressure detection with electrocardiography signal
DERYA KANDAZ
Yüksek Lisans
Türkçe
2023
Elektrik ve Elektronik MühendisliğiSakarya ÜniversitesiElektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. MUHAMMED KÜRŞAD UÇAR
- Bir e-ticaret firması için rfm analizi ve kümeleme algoritmaları kullanılarak müşteri segmentasyonu ve analizi
Customer segmentation using rfm analysis and customer segmentation and analysis with using clustering algorithms
HAVVA GÜLSÜM ERARSLAN
Yüksek Lisans
Türkçe
2023
İstatistikİstanbul Medeniyet ÜniversitesiUygulamalı Matematik ve Hesaplamalı Bilimler Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. RÜYA ŞEN
- Tüketici dayanıklılık yarışının sporcuların uyku döngüsü ve kan dolaşım ritimleri üzerine etkisinin incelenmesi
Investigating the effects of exhaustive endurance competition on circulatory rhythms and the sleep cycle
ASUMAN ÇEVİK
Yüksek Lisans
Türkçe
2023
Bilim ve TeknolojiMarmara ÜniversitesiBeden Eğitimi ve Spor Ana Bilim Dalı
PROF. DR. HASAN BİROL ÇOTUK
- Stenozlu koroner artere bağlı infarktüs lokalizasyonunun yapay zekâ teknikleri ile belirlenmesi
Determination of stenotic coronary artery infarction localization with artificial intelligence techniques
HATİCE KÜBRA ZIĞARLI
Yüksek Lisans
Türkçe
2018
Mühendislik BilimleriAfyon Kocatepe ÜniversitesiBiyomedikal Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ UĞUR FİDAN
- Deep learning classification of territorial ischemic cerebrovascular accident in diffusion weighted magnetic resonance imaging
Difüzyon ağırlıklı manyetik rezonans görüntülemede iskemik serebrovaskuler olay büyük damar sınıflandırılmasında derin öğrenme
İLKER ÖZGÜR KOSKA
Doktora
İngilizce
2024
Mühendislik BilimleriDokuz Eylül ÜniversitesiBiyomedikal Teknolojiler Ana Bilim Dalı
PROF. DR. MUSTAFA ALPER SELVER