Geri Dön

Finding the best performing solution algorithm for QAP

Karesel atama problemi için en iyi çözüm yönteminin bulunması

  1. Tez No: 266231
  2. Yazar: BURCU MÜZEYYEN KIYICIĞI
  3. Danışmanlar: DOÇ. DR. EKREM DUMAN
  4. Tez Türü: Yüksek Lisans
  5. Konular: Mühendislik Bilimleri, Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Engineering Sciences, Computer Engineering and Computer Science and Control
  6. Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
  7. Yıl: 2010
  8. Dil: İngilizce
  9. Üniversite: Doğuş Üniversitesi
  10. Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Bilgisayar Bilimleri ve Mühendisliği Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
  13. Sayfa Sayısı: Belirtilmemiş.

Özet

Karesel atama problemi (KAP), NP-Zor sınıfına ait olup en zor kombinasyonel optimizasyon problemlerinden birisi olarak bilinir. Bu tez çalışmasında, KAP ile kullanılabilen en uygun sezgisel yöntemi tanımlayabilmek için yaygınca kullanılan meta sezgisel uygulamalar incelenmiş ayrıca Benzetimli tavlama, Genetik algoritma, Dağınık arama ve Açgözlü rassallaştırılmış uyarlamalı arama yordamı algoritmaları ile test edilmiş ve gerçek test problemleri ile karşılaştırılmıştır. Bunların dışında, aynı algoritmalar genel KAP problemlerinde test edilmiş ve hangi algoritmaların başarılı olduğu gözlemlenmiştir. Bu gözlemlere dayanarak özetlemek gerekirse, sezgisel algoritmaların performansı problemin içeriğine bağlı olduğu için ve bu da problemin yapısı ve parametreleri ile ilişkili olduğundan en iyi sezgisel algoritmayı tespit etmek oldukça güçtür.

Özet (Çeviri)

The quadratic assignment problem (QAP) of NP-Hard problems class is known as one of the hardest combinatorial optimization problems. In this thesis, a search is performed on the metaheuristics that have recently found widespread application in order to identify a heuristic procedure that performs well with the QAP. Algorithms which reflect implementations of Simulated Annealing, Genetic Algorithm, Scatter Search and Grasp ? type metaheuristics are tested and using real test problems these algorithms are compared. Same set of algorithms are tested on general QAP problems and observation to identify successful algorithms is made. To conclude the best performing heuristic is not easy to name due to the fact that the performance of a heuristic depends on the context of the problem, which determines the structure and relationships of problem parameters.

Benzer Tezler

  1. Intelligent search and algorithms for optimal assignment of air force resources in operations

    Operasyonlarda hava kuvvetleri kaynaklarının en iyi atanması için akıllı arama ve algoritmalar

    EMRE RIZVANOĞLU

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2008

    Elektrik ve Elektronik MühendisliğiOrta Doğu Teknik Üniversitesi

    Elektrik ve Elektronik Mühendisliği Bölümü

    PROF. DR. M. KEMAL LEBLEBİCİOĞLU

  2. Yerçekimi arama algoritması için yeni operatörlerin ‎geliştirilmesi

    Improving of new operators for gravitational search ‎algorithm

    FERZAN KATIRCIOĞLU

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    2016

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolDüzce Üniversitesi

    Elektrik-Elektronik ve Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. UĞUR GÜVENÇ

  3. Türkçe hedef tabanlı duygu analizi için alt görevlerin incelenmesi–hedef terim, hedef kategori ve duygu sınıfı belirleme

    Inspecting sub tasks of aspect based sentiment analysis in Turkish language–opinion target expression, aspect category and sentiment polarity detection

    FATİH SAMET ÇETİN

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2017

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Teknik Üniversitesi

    Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    YRD. DOÇ. DR. GÜLŞEN ERYİĞİT

  4. Üretim planlamada lineer programlama modelleri ve bir işletme uygulaması

    Linear programming models in production planning and a firm application

    MEHMET ŞEN

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    1992

    İşletmeİstanbul Teknik Üniversitesi

    PROF. DR. GÖNÜL YENERSOY

  5. Dinamik yapay sinir ağları sistemi önerisi

    Dynamic artificial neural network system proposal

    ERKAM GÜREŞEN

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    2014

    Endüstri ve Endüstri Mühendisliğiİstanbul Teknik Üniversitesi

    Endüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. GÜLGÜN KAYAKUTLU