Çok amaçlı atama probleminin çözümü için genetik algoritma ile bir yaklaşım
An approach for solving multi objective assignment problem with genetic algorithm
- Tez No: 332157
- Danışmanlar: YRD. DOÇ. DR. ALİ MERT
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: İstatistik, Statistics
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2013
- Dil: Türkçe
- Üniversite: Ege Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: İstatistik Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: Belirtilmemiş.
Özet
Bu tez çalışmasında çok boyutlu atama probleminin çözümü için Genetik Algoritma yardımıyla ile bir yaklaşım geliştirilmiştir. Çok boyutlu atama problemi, işçi ? iş atama probleminde, hangi işçinin hangi grupla hangi işe atanabileceği sorusuna, genetik algoritma yardımı ile yanıt aranmıştır. Bilgisayar dilinde GA kullanılarak yazılan makro ile en iyi çözümlerin incelenmesi ve tavsiye edilen en iyi atamaların karşılaştırılması yapılmıştır. Daha sonra farklı mutasyon oranları ile program çalıştırılarak GA? nın performansı test edilmiş ve elde edilen en iyi sonuç belirtilmiştir.
Özet (Çeviri)
In this thesis, an approach has developed with genetic algorithm to solve multi ? dimensional assignment problem. For the job ? worker assignment problem which is multi ? dimensional problem tried to be answered question of which worker could be assigned to which worker with the genetic algorithm. GA written using the computer language with macro analysis and advice on the best solutions, the best assignments were compared. Then the program executed with different mutation rates GA?s performance has been tested and the best results obtained and specified.
Benzer Tezler
- Eğitimsel zaman çizelgeleme problemleri için çözüm yaklaşımları ve web tabanlı bir karar destek sistemi önerisi
Solution approaches for educational timetabling problems and a web based decision support system proposal
ZEHRA KAMIŞLI ÖZTÜRK
Doktora
Türkçe
2010
Endüstri ve Endüstri MühendisliğiEskişehir Osmangazi ÜniversitesiEndüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. MÜJGAN SAĞIR ÖZDEMİR
- Heuristic algorithms for solving chemical shift assignment problem in protein structure determination
Sezgisel algoritmalar ile protein yapı belirlemesindeki kimyasal kayma atama probleminin çözümü
EMEL MADEN YILMAZ
Doktora
İngilizce
2021
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Teknik ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. AYŞE ŞİMA UYAR
PROF. DR. PETER GÜNTERT
- Montaj hattı işçi atama ve dengeleme problemi için çok amaçlı genetik algoritma: Bir otomotiv yan sanayisinde uygulama
Multi-objective genetic algorithm for the assembly line worker assignment and balancing problem: A case study in the automotive supply industry
GÖZDE KURADA
Yüksek Lisans
Türkçe
2023
Mühendislik BilimleriKütahya Dumlupınar ÜniversitesiEndüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ DERYA DELİKTAŞ
- Tek modelli montaj hattı dengeleme problemlerinin çözülmesi için çok amaçlı genetik algoritma tasarımı
Multi objective genetic algorithm design for single model assembly line balancing problem
GÜVEN TAŞIYICI
Yüksek Lisans
Türkçe
2004
Endüstri ve Endüstri Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiEndüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. MURAT DİNÇMEN
YRD. DOÇ. DR. MURAT BASKAK
- Büyük boyutlu veriler için metasezgisel yöntemler ile öznitelik indirgemede yeni bir yaklaşım geliştirilmesi
Developing a new approach to feature selection with metaheuristic methods for large scale data
ESİN AYŞE ZAİMOĞLU
Doktora
Türkçe
2023
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolSakarya ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. NİLÜFER YURTAY