Simulation metamodeling with neural networks
Yapay sinir ağları ile benzetim meta modellerinin oluşturulması
- Tez No: 65027
- Danışmanlar: DOÇ. DR. İHSAN SABUNCUOĞLU
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Endüstri ve Endüstri Mühendisliği, Industrial and Industrial Engineering
- Anahtar Kelimeler: Benzetim, Meta modellemesi, Yapay Sinir Ağları iv, Yapay sinir ağları, Simulation, Metamodeling and Neural Networks. Ill, Artificial neural networks
- Yıl: 1997
- Dil: İngilizce
- Üniversite: İhsan Doğramacı Bilkent Üniversitesi
- Enstitü: Mühendislik ve Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: Belirtilmemiş.
Özet
ÖZET YAPAY SİNİR AĞLARI İLE BENZETİM META MODELLERİNİN OLUŞTURULMASI Souheyl Touhami Endüstri Mühendisliği Bölümü Yüksek Lisans Tez Yöneticisi: Dr. İhsan Sabuncuoğlu Haziran, 1997 Günümüzde modern imalat sistemleri daha karışık ve hızlı karar veren yöntemlere ihtiyaç duymaktadır. Bu amaca yönelik olarak, yapay sinir ağları alternatif yöntem olarak önerilmektedir. Bu çalışmada, yapay sinir ağlarının bu tür yöntemlerde kullanılmalarını sağlayacak temeller oluşturulmaktadır. Gerek uzun dönemli ve gerekse kısa vadeli sistem performansını ölçecek modeller oluşturulmaktadır. Geri yaymalı (back propagation) yöntemine dayalı olarak geliştirilen yapay sinir ağları sistemin ortalama kullanım oranı ve artı gecikme zamanı performans ölçütlerini tahmin etmekte kullanılacaktır. Önerilen yakalaşım ve geliştirilen modellerin başarısı çeşitli sistem koşullarında farklı değerlendirme kriterine göre ölçülecektir.
Özet (Çeviri)
ABSTRACT SIMULATION METAMODELING WITH NEURAL NETWORKS Souheyl Touhami M.S. in Industrial Engineering Supervisor: Assoc. Prof. İhsan Sabuncuoğlu June, 1997 Modern manufacturing environments increasingly call for more sophisticated and fast decision aiding systems for their management. Artificial neural networks have been proposed as an alternative approach for formalizing various quantitative and qualitative aspects of manufacturing systems. This research attempts to lay down the motivation behind using neural networks as a simulation metamodeling approach. This research can be classified under the major headings of simulation metamodeling for the purpose of estimating system performance. Steady state performance of non-terminating type systems and transient state performance of terminating type systems are examined under job shop environments by applying Back Propagation neural networks. We attempt to study the performance of neural metamodels with respect to estimating two performance measures (mean machine utilization and mean job tardiness), with respect to system complexity, with different types of system configurations (deterministic and stochastic), with respect to multiple metamodel accuracy assessment criteria and various metamodel design settings. The objective of this analysis is to investigate the potential application of neural metamodeling.
Benzer Tezler
- Fonon dispersiyon eğrilerinin simulasyonu ve hallerin yoğunluğu
Simulation of phonon dispersion curves and density of states
MUSTAFA ÖZCAN
Yüksek Lisans
Türkçe
1987
Fizik ve Fizik MühendisliğiGazi ÜniversitesiFizik Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. KEMAL ÇOLAKOĞLU
- Simulation of BCH-code and convolutional codes on personal computers
Başlık çevirisi yok
MUHAMMED AL-QUDAH
Yüksek Lisans
İngilizce
1988
Elektrik ve Elektronik MühendisliğiOrta Doğu Teknik ÜniversitesiDOÇ. DR. F. RÜYAL ERGÜL
- Simulation of the dynamic response of planar statically determinate trusses to external forces
Başlık çevirisi yok
GÜNSELİ GÖRÜR
- Simulation of motion and workspace of a manipulator (stanford manipulator)
Başlık çevirisi yok
SİNAN EMEKLİ
Yüksek Lisans
İngilizce
1989
Elektrik ve Elektronik MühendisliğiOrta Doğu Teknik ÜniversitesiDOÇ. DR. EROL KOCAOĞLAN