Genetik algoritma yaklaşımıyla Kumaraswamy dağılımı parametrelerinin sıralı küme örneklemesi ile tahmin edilmesi
Genetic algorithm approach to parameter estimation of Kumaraswamy distribution using ranked set sampling
- Tez No: 540889
- Danışmanlar: DOÇ. DR. GÜVENÇ ARSLAN
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: İstatistik, Statistics
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2018
- Dil: Türkçe
- Üniversite: Kırıkkale Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: İstatistik Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: Belirtilmemiş.
Özet
Bu tez çalışmasında, Kumaraswamy dağılımının parametrelerinin tahmin edilmesi için en çok olabilirlik yönteminde genetik algortimanın kullanılması araştırlmıştır. Ayrıca basit rasgele örneklemeye alternatif olarak sıralı küme örneklemesi de incelenmiştir. Genetik algoritma, Kumaraswamy dağılımı parametrelerinin pozitif olma koşulunun hesaba katılması ve olabilirlik fonksiyonunun türev bilgisine ihtiyaç duymaması açısından kolaylık sağlamıştır. Bunun yanında sıralı küme örneklemesi tahmin edicileri basit rasgele örneklemeye kıyasla daha iyi sonuçlar vermiştir. Simülasyon çalışmasındaki hesaplamalar için R yazılımı kullanılmıştır.
Özet (Çeviri)
In this thesis, the estimation of parameters of the Kumaraswamy distribution has been investigated by using maximum likelihood method with genetic algorithm. In addition, ranked set sampling is also investigated as an alternative for simple random sampling. Genetic algorithm has two benefits for solving this problem. First benefit is that by using GA the pozitivity constraints for the parameters of the Kumaraswamy distribution are automatically satisfied. Second in GA use of derivatives is not needed. On the other hand ranked set sampling estimators give better results in comparison with simple random sampling estimators. R software was prefered for calculations in the simulation study.
Benzer Tezler
- Genetik algoritma yaklaşımıyla atölye çizelgeleme
Genetic algorithm approach to job-shop scheduling
SERDAR BİROĞUL
Yüksek Lisans
Türkçe
2005
Elektrik ve Elektronik MühendisliğiGazi ÜniversitesiElektrik Eğitimi Ana Bilim Dalı
PROF.DR. ÇETİN ELMAS
- Genetik algoritma yaklaşımıyla ameliyathanelerde çizelgeleme
Scheduling in operating rooms with genetic algorithm approach
ESRA BAYTÖREN
- Atölye tipi çizelgeleme problemlerinin öncelik kuralı tabanlı genetik algoritma yaklaşımıyla simülasyon destekli optimizasyonu
Optimization of job shop scheduling problems with priority rule based genetic algorithms by using simulation method
ERDAL AYDEMİR
Yüksek Lisans
Türkçe
2009
Endüstri ve Endüstri MühendisliğiSüleyman Demirel ÜniversitesiEndüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı
YRD. DOÇ. DR. HALİL İBRAHİM KORUCA
- Kaynak kısıtlı proje çizelgeleme problemlerinin genetik algoritma yaklaşımıyla optimizasyonu
Project scheduling problems'soptimization with genetic algorithm approach
ALİ HAYDAR BALKAYA
Yüksek Lisans
Türkçe
2011
EkonometriDokuz Eylül ÜniversitesiEkonometri Ana Bilim Dalı
YRD. DOÇ. DR. MEHMET AKSARAYLI
- Çift taraflı montaj hattı dengeleme problemlerinin genetik algoritma yaklaşımıyla optimizasyonu
The optimization of two-sided assembly line balancing problems with genetic algorithm approach
ERDİNÇ KOÇ