TR Dizin
Permanent URI for this collectionhttps://acikarsiv.thk.edu.tr/handle/123456789/2551
Browse
2 results
Search Results
Publication Karesel atama problemi için yeni bir özuyarlamalı paralel güçlü tabu-arama algoritması(2017) Tansel DÖKEROĞLU; Bilgisayar Mühendisliği Bölümü, Mühendislik Fakültesi, Türk Hava Kurumu Üniversitesi, Ankara, Türkiye.Bu çalışma ile Karesel Atama Problemi (KAP) olarak bilinen ve çok sayıda konum ve tesis içeren örnekler için en iyi çözümleri hala bulunamamış olan NP-zor bir kombinatoriyal problem için yeni bir paralel sezgisel algoritma önerilmektedir (paralel-tabu-KAP algoritması). İki safhası bulunan paralel-tabu-KAP algoritması, genetik algoritma safhasında efendi işlemcide bulunan popülasyon üzerinde sezgisel tabu-arama algoritmasının parametrelerini jenerasyonlar ile eniyilerken, tabu-arama safhasında işçi işlemciler üzerinde verilen problemin sonucunu farklı başlangıç noktaları ile eniyilemektedir. Yerel takılmaları, aramaya başka noktalardan yeniden başlayarak engelleme özelliğine sahip olan paralel-tabu-KAP algoritması, tek işlemci ile çalışan ve parametreleri statik olarak önceden tanımlanmış olan versiyonlarına göre daha iyi sonuçlar elde etmektedir. Yüzün üzerindeki bençmark problem ile yapılan deneyler sonucunda, ortalama %0.05'lik bir sapma elde edilmiştir. Bu sonuçlar, paralel-tabu-KAP algoritmalar içerisinde KAP'ın çözümü için önerilen en iyi algoritmalar arasında olduğunu göstermektedirPublication Bir boyutlu kutulama probleminin eniyilenmesi için hiper-sezgisel paralel bir algoritma(2017) Tansel DÖKEROĞLU; Türk Hava Kurumu Üniversitesi, Bilgisayar Mühendisliği Bölümü, AnkaraBir boyutlu kutulama problemi (1BKP), endüstri mühendisliğinin üzerinde en çok çalışılan NP-Zor kombinatoriyal problemlerinden bir tanesidir. Büyük sayıda (elliden fazla) parça içeren problem kümeleri için en iyi çözümün bulunması klasik kaba kuvvet algoritmaları ile yüz yıllarca sürebilmektedir. Bu yüzden (yaklaşık)-optimal çözümleri ile eniyilemeyi tam olarak ya da düşük performans kayıpları ile kısa sürelerde bulabilen sezgisel algoritmalar sıklıkla kullanılmaktadır. Bu çalışma ile birlikte, Gruplama Genetik Algoritmalarında (GGA) kullanılan sezgisel kutulama tekniklerinden sadece bir tanesini kullanan klasik yaklaşımlar yerine, aynı anda birçok sezgisel kutulama tekniğini kullanan hiper-sezgisel paralel bir algoritma (HPGG-1BKP) geliştirildi. En Uygun Boşluğu Doldur (EUBD), İlk Bulduğun Boşluğu Doldur (İBBD) ve En Küçük Boşluğu Bırakarak Doldur (EKBBD) sezgisel kutu doldurma algoritmaları bu algoritmada aynı anda paralel olarak kullanıldı. 1228 bençmark problemi üzerinde yapılan deneyler sonucunda %88.1 başarı ile 1070 optimal sonuç elde edildi. Geri kalan problemler için de sadece bir kutu daha fazla kullanan çözümler üretilerek sonuçlar eniyilendi. Önerilen algoritma Falkenauer GGA ile karşılaştırıldığında %9'a varan iyileşmeler elde edildi