Geri Dön

Yapay zeka ile dolaşım algoritmalarının Türkiye haritasına uygulanması

Application of circulation algorithms with artificial intelligence to the map of Turkey

  1. Tez No: 860340
  2. Yazar: ZEHRANUR YILMAZ
  3. Danışmanlar: PROF. DR. ŞERİFE BÜYÜKKÖSE
  4. Tez Türü: Yüksek Lisans
  5. Konular: Matematik, Mathematics
  6. Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
  7. Yıl: 2024
  8. Dil: Türkçe
  9. Üniversite: Gazi Üniversitesi
  10. Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Matematik Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
  13. Sayfa Sayısı: Belirtilmemiş.

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

  1. A network-resilient and privacy preserving federated imitation learning framework for truck platooning

    Kamyon konvoyları için ağ dayanıklılığı ve gizlilik koruyucu federatif taklit öğrenme çerçevesi

    HALUK ÇAĞATAY KIR

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2026

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Teknik Üniversitesi

    Bilgisayar Bilimleri Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. ENVER ÖZDEMİR

  2. 12 derivasyonlu ekg işaretleri kullanarak miyokard enfarktüsün yapay zekâ yöntemleri ile tespit edilmesi

    Detecting myocardial infarction with artificial intelligence methods using 12-leads ecg signals

    MERVE İNCE

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2025

    KardiyolojiErciyes Üniversitesi

    Biyomedikal Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. FATMA LATİFOĞLU

  3. Yapay zekâ tabanlı elektrokardiyografi sinyali ile kan basıncı tespiti

    AI-based blood pressure detection with electrocardiography signal

    DERYA KANDAZ

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2023

    Elektrik ve Elektronik MühendisliğiSakarya Üniversitesi

    Elektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. MUHAMMED KÜRŞAD UÇAR

  4. Çokluk mekanı olarak dijital medya ile egemenlik çerçevesinde bilginin kontrolü ve yapısal dönüşümü

    The control and structural transformation of knowledge in the frame of sovereignty with digital media as space of multitude

    SERKAN BULUT

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    2019

    İletişim Bilimleriİstanbul Üniversitesi

    Gazetecilik Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. ALİ MURAT VURAL

  5. Aracı bulanık mantık yöntemi ile kalp hastalıklarının tespiti

    Heart diseases detection with mediative fuzzy logic method

    ZEKARİYA KARAKUŞ

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2024

    Elektrik ve Elektronik MühendisliğiManisa Celal Bayar Üniversitesi

    Elektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. YÜCEL KOÇYİĞİT