An Evolutionary approach for the single agu routing problem
Tek oya rota problemi için evrimsel bir yaklaşım
- Tez No: 88151
- Danışmanlar: DOÇ. DR. NUR EVİN ÖZDEMİREL
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Computer Engineering and Computer Science and Control
- Anahtar Kelimeler: OYA Rota. Genetik Algoritmalar, Yerel Geliştirme. Bakışımsız Gezgin Satıcı Problemi. IV, Bilişim sistemleri, Genetik algoritmalar, Gezgin satıcı problemi, Otomatik yönlendirme, Rota otomasyonu, AGV Routing, Genetic Algorithms, Local Improvement, Asymmetric Traveling Salesman Problem. Ill, Information systems, Travelling salesman problem, Automatic guidance, Route automation
- Yıl: 2000
- Dil: İngilizce
- Üniversite: Orta Doğu Teknik Üniversitesi
- Enstitü: Enformatik Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Bilişim Sistemleri Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: Belirtilmemiş.
Özet
oz TEK OYA ROTA PROBLEMİ İÇİN EVRİMSEL BİR YAKLAŞIM Tulu, Bengisu Yüksek Lisans, Bilişim Sistemleri Programı Tez Yöneticisi: Doç. Dr. Nur Evin Özdemirel Temmuz 2000, 152 sayfa Bu çalışmada, Otomatik Yönlendirilen Araç (OYA) rota probleminin özel bir şekli incelenmiştir. Amaç. birçok malzeme taşıma isteğini yerine getirmek zorunda olan tek. serbest dolaşan bir OYA için en kısa turu bulmaktır. Bu problem gerçekte NP- tamam olduğu bilinen Asimetrik Gezgin Satıcı Problemine (AGSP) benzemektedir. Problemi çözmek için iki genetik algoritma ve bir yerel geliştirme algoritması önerilmiştir. Algoritmaların performansı, çeşitli parametre değerleri altında, farklı iş yerleşim kalıpları ve problem büyüklükleri için test edilmiştir ve en iyi çözüm, yapay sinir ağları yaklaşımı ve en yakın komşu kuralıyla karşılaştırılmıştır. Hem çözüm kalitesi, hem de hesaplama süresi bakımından ümit verici sonuçlar elde edilmiştir.
Özet (Çeviri)
ABSTRACT AN EVOLUTIONARY APPROACH FOR THE SINGLE AGV ROUTING PROBLEM Tulu, Bengisu M.S., Information Systems Program Supervisor: Assoc. Prof. Dr. Nur Evin Özdemirel July 2000, 152 pages In this study, a special form of Automated Guided Vehicle (AGV) routing problem is investigated. The objective is to find the shortest tour of a single, free- ranging AGV that has to carry out multiple move requests. This problem is in fact similar to the Asymmetric Traveling Salesman Problem (ATSP) which is known to be NP-complete. Two genetic algorithms and a local improvement algorithm is proposed to solve the problem. Performances of the algorithms are tested under various parameter settings for different job layout patterns and problem sizes, and compared with the optimal solution, an artificial neural network approach and the nearest neighbour rule. Promising results are obtained in terms of solution quality and computation time.
Benzer Tezler
- An algorithm aided design approach for using daylight in early phases of architectural design
Mimari tasarımın erken evrelerinde gün ışığını kullanan algoritma destekli bir tasarım yaklaşımı
MAHMUT CAN KOÇAK
Yüksek Lisans
İngilizce
2019
Mimarlıkİstanbul Teknik ÜniversitesiBilişim Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. SEMA ALAÇAM
- An efficient evolutionary clustering and prediction model for gene expression time series data
Gen ifadesi zaman serisi verileri için etkin bir evrimsel kümeleme ve öngörü modeli
ATAKAN ERDEM
Doktora
İngilizce
2014
GenetikBoğaziçi ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. TAFLAN İMRE GÜNDEM
- Hücresel imalatın başlangıç aşamaları için uzman sistem yaklaşımı
An Expert systems approach to the early stages of cellular manufacturing systems design
UFUK CEBECİ
- Metropoliten bölgelerde çoklu sanayi kümelerini ilişkisel-evrimsel perspektiften okumak: İstanbul basım yayın sektörü örneği
Understanding multiple clusters in metropolitan regions from a relational-evolutionary approach: The case of i̇stanbul's printing and publishing industry
SELDA ÖZÇELİK
Yüksek Lisans
Türkçe
2025
Şehircilik ve Bölge PlanlamaYıldız Teknik ÜniversitesiŞehir ve Bölge Planlama Ana Bilim Dalı
PROF. DR. YİĞİT EVREN
- Etiketsiz metin verisinin analizinde derin öğrenme yaklaşımı
A deep learning approach for the analysis of unlabeled text data
BÜŞRA AYAN PARTAL