Bulanık doğrusal programlamaya sinir ağları yaklaşımı
The approach of neural networks to fuzzy linear programming
- Tez No: 96302
- Danışmanlar: DOÇ.DR. AYŞEN APAYDIN
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: İstatistik, Statistics
- Anahtar Kelimeler: Bulanık küme, Bulanık sayı, Doğrusal Programlama, Bulanık Doğrusal Programlama, Sinir Ağlan, Bulanık kümeler, Sinir ağları, Fuzzy Set, Fuzzy Number, Linear Programming, Fuzzy Linear Programming, Neural Networks, Fuzzy sets, Nerve net
- Yıl: 2000
- Dil: Türkçe
- Üniversite: Selçuk Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: İstatistik Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: Belirtilmemiş.
Özet
Bu çalışmada, Bulanık Doğrusal Programlama problemlerinin çözümleri için geliştirilen modeller ve sinir ağlarının bu modellere yaklaşımının genel bir değerlendirilmesi yapılmıştır. Çalışma altı bölümden oluşmaktadır. Birinci Bölüm, giriş ve önceki çalışmaları içeren bölümdür. İkinci Bölüm'de, Bulanık küme kuramına ilişkin genel bilgiler verilmiştir. Üçüncü Bölüm'de, doğrusal ve bulanık doğrusal programlama modelleri açıklanmıştır. Dördüncü Bölüm'de, sinir ağlan ve doğrusal programlama modeline yaklaşımı ayrıntılı olarak verilmiştir. Çalışmanın özgün yanını oluşturan Beşinci Bölüm'de farklı bulanık doğrusal programlama model yapılarını içeren, bazı kaynaklardan alınan ve oluşturulan yapay bulanık doğrusal programlama problemleri ele alınmıştır. Daha sonra bu problemler hem simpleks hem de sinir ağlan yöntemi ile çözülmüş ve bu modeller arasındaki farklılıklar irdelenmiştir. Altıncı Bölüm'de, çalışmanın sonuçlan özetlenmiştir.
Özet (Çeviri)
In this study, the models which are developed for solving fuzzy linear programming problems and neural networks's approach to this models are made in general evaluation. This study consist of six chapters. The first chapter includes introduction and previous studies. In the second chapter, the general information about fuzzy set theory is given. In the third chapter, the models of linear and fuzzy linear programming are explained. In the fourth chapter, neural networks and the approach of neural networks to linear programming models are given in detailed form. In the fifth chapter, which is the original part of this study, including the structure of different fuzzy linear programming models, the problem of artificial fuzzy linear programming which formed and benefitted from some sources are taken in this study. After these, this problems are solved both simplex and neural networks method and the differences between these models are considered. In the sixth chapter, the results of study summarized.
Benzer Tezler
- Stokastik hedef programlamaya bulanık algoritma yaklaşımı ve yatırım problemine uygulanması
Fuzzy algorithm approach to stochastic goal programming and application to investment problem
ALİ SERHAN KOYUNCUGİL
- Bulanık ortamlarda doğrusal programlama problemlerinin fuzzy parametreleriyle çözümü ve bir uygulama
The Solution of the linear programming problems in fuzzy condition by fuzzy parameters and an application
F.MÜMTAZ DURAN
- La selection d'un systeme de production flexible (SPF) par la programmation lineaire booleenne floue
Çok amaçlı bulanık 0-1 programlama ile esnek imalat sistemi (EİS) seçimi
ONUR KUZGUNKAYA
Yüksek Lisans
Fransızca
2000
Endüstri ve Endüstri MühendisliğiGalatasaray ÜniversitesiEndüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. E. ERTUĞRUL KARSAK
