Please use this identifier to cite or link to this item: https://hdl.handle.net/20.500.11851/348
Full metadata record
DC FieldValueLanguage
dc.contributor.advisorÖzyer, Tansel-
dc.contributor.authorÇalışkan, Kamil-
dc.date.accessioned2016-11-07 17:26:29tr_TR
dc.date.available2012-12-18tr_TR
dc.date.issued2011
dc.identifier.urihttps://hdl.handle.net/20.500.11851/348-
dc.description.abstractIn multi-depot vehicle routing problems meeting the customer demand in the shortest time with the shortest path and appropriate number of vehicles is the major point for the solution of these problems. Many practical approaches and algorithms have been established for the solution of a kind of hard NP vehicle routing problems. These algorithms can be divided into two groups in general, to be precise and approximate. The bad side of the exact algorithms is that they show poor performance. But unlike the exact algorithms, many approximate algorithms reveal high-quality solutions in short time periods for combinational problems. One of these high-quality solution techniques is known as ant colony optimization. In this thesis ant colony optimization with k-means clustering technique is applied for the vehicle routing problem. The changes in the total realization of demands in time, total distance and total number of vehicles are observed for the applications.en_US
dc.description.abstractÇok depolu araç rotalama problemlerinde müşteri taleplerinin en kısa sürede, en kısa yoldan karşılanması ve taleplerin karşılanması için kullanılacak olan araç sayısının en uygun sayıda seçilmesi oldukça önemlidir. NP zor bir problem olan araç rotalama probleminin çözümü için pratik yaklaşımlar ve birçok algoritmalar oluşturulmuştur, Bu algoritmalar kesin ve yaklaşımsal olmak üzere genel olarak iki gruba ayrılabilirler. Kesin algoritmaların kötü tarafı düşük performans göstermesidir fakat birçok yaklaşımsal algoritma kombinasyonel problemlerde kesin algoritmaların aksine kısa zaman dilimlerinde yüksek kalitede çözümler ortaya koyarlar. Bilinen bu tekniklerden biriside karınca kolonisi optimizasyonudur. Bu tez çalışmasında araç rotalama problemine karınca kolonisi optimizasyonu k ortalama kümeleme tekniği ile birlikte uygulanarak taleplerin toplam gerçekleşme süresi, toplam mesafe ve kullanılan toplam araç sayısının değişimleri izlenmiştir.en_US
dc.language.isotren_US
dc.publisherTOBB Ekonomi ve Teknoloji Üniversitesi - Fen Bilimleri Enstitüsü - Bilgisayar Mühendisliği Anabilim Dalıtr_TR
dc.rightsinfo:eu-repo/semantics/openAccessen_US
dc.sourceTZ00174.pdftr_TR
dc.subjectSürü zekâsıtr_TR
dc.subjectSwarm intelligenceen_US
dc.subjectKarınca kolonisi optimizasyonutr_TR
dc.subjectAnt colony optimizationen_US
dc.subjectK-ortalama kümelemetr_TR
dc.subjectK-means clusteringen_US
dc.subjectAraç Rotalamatr_TR
dc.subjectVehicle routingen_US
dc.titleKarınca kolonisi optimizasyonu ile araç rotalama probleminin maliyetlerinin kümeleme tekniği ile iyileştirilmesien_US
dc.title.alternativeImproving the cost of vehicle routing problem by using ant colony optimization with clustering techniquesen_US
dc.typeMaster Thesisen_US
dc.departmentInstitutes, Graduate School of Engineering and Science, Computer Engineering Graduate Programsen_US
dc.departmentEnstitüler, Fen Bilimleri Enstitüsü, Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalıtr_TR
dc.relation.publicationcategoryTezen_US
item.openairecristypehttp://purl.org/coar/resource_type/c_18cf-
item.grantfulltextopen-
item.fulltextWith Fulltext-
item.openairetypeMaster Thesis-
item.cerifentitytypePublications-
item.languageiso639-1tr-
Appears in Collections:Bilgisayar Mühendisliği Yüksek Lisans Tezleri / Computer Engineering Master Theses
Files in This Item:
File Description SizeFormat 
TZ00174.pdf1.54 MBAdobe PDFThumbnail
View/Open
Show simple item record



CORE Recommender

Page view(s)

506
checked on Mar 25, 2024

Download(s)

526
checked on Mar 25, 2024

Google ScholarTM

Check





Items in GCRIS Repository are protected by copyright, with all rights reserved, unless otherwise indicated.