Meta sezgisel yaklaşımlar ile P-medyan tesis yeri seçimi
2019
0 görüntülenme
0 i̇ndirme
Danışman: Prof. Dr. Umman Tuğba Gürsoy
Özet (TR)
Tesis yeri seçimi işletmeler için uzun vadeli ve stratejik kararlar olduğu için geçmişten günümüze popülerliğini koruyan konulardan biri olmuştur. Genel olarak tesis yeri seçiminde amaç müşterilere hizmet verecek olan tesisin en uygun konumunun belirlenmesidir. P-medyan tesis yeri seçim problemi de tesis yeri seçim problemleri arasında önemli bir yer tutmaktadır. P-medyan problemi NP Zor problem sınıfında olan, kombinatoryal problem türlerinden birisidir. Tez çalışmasında p-medyan probleminin tanımı yapılarak çözüm yöntemlerinden olan meta sezgisel algoritmalar araştırılmıştır. İkinci bölümde genetik algoritma, tavlama benzetimi algoritması, tabu arama algoritması ve karınca kolonisi algoritması gibi literatürde önemli yer bulan yaklaşımlar hakkında detaylı bilgi verilmiştir. Üçüncü bölümde, p-medyan probleminin çözümü için genetik algoritma kullanılmıştır. Genetik algoritmaya ait parametreler belirlenerek, OR-Library problem setindeki çeşitli boyutlardaki p-medyan test problemleri ile algoritmanın performansı değerlendirilmiştir.
Yazar
Dr. Ümran Tüzün Sümer
Kurum
Bu Yayına Nasıl Atıf Yapılır
Ümran Tüzün Sümer (Yüksek Lisans Tezi). Meta sezgisel yaklaşımlar ile P-medyan tesis yeri seçimi, 2019, İstanbul University.
Anahtar Kelimeler
Lisans
Tüm Hakları Saklıdır
Bu eser belirtilen lisans koşulları altında paylaşılmaktadır.
İstanbul University tezlerinden daha fazlası
- In the covid 19 pandemic of female employees at a university hospital attitudes and affecting factors in nutrition of 9 months-6 years old children(2022)
- Türkiye'de sağ akımların 27 Mayıs Darbesi'ne dair algısı: 1960-1980(2020)
- La Turquie Gazetesi'nin 1890 yılı haberlerine göre: Osmanlı Devleti'nde iktisadi ve sosyal hayat (Fihrist-çeviri-değerlendirme)(2022)
- Emevîler döneminde toprak rejimi(2022)
- Merkel hücreli karsinomda tanısal ve prognostik belirteçler(2022)
- Solunum sistemi hastalıklarının sınıflandırılmasında makine öğrenmesi yöntemlerinin kullanımı(2021)