Arı kolonisi ile şoför-hat-zaman optimizasyonu
| dc.authorid | TR23061 | |
| dc.contributor.advisor | Gündüz, Mesut | |
| dc.contributor.author | Kıran, Mustafa Servet | |
| dc.date.accessioned | 2017-03-06T06:16:08Z | |
| dc.date.available | 2017-03-06T06:16:08Z | |
| dc.date.issued | 2010-06-18 | |
| dc.department | Enstitüler, Fen Bilimleri Enstitüsü, Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı | en_US |
| dc.description.abstract | Sezgisel optimizasyon teknikleri doğadan esinlenilerek geliştirilmiştir. Bu tekniklere karınca kolonisi optimizasyon, kısmi sürü optimizasyon ve arı sistemi optimizasyon algoritmaları örnek olarak verilebilir. Son yıllarda arı sistemi üzerine yapılan çalışmalar ivme kazanarak artmış ve arı sistemi bir çok optimizasyon probleminin çözümünde kullanılmıştır. Bu tez çalışmasında arı kolonisi optimizasyon algoritması şoför-hat-zaman çizelgelemede optimum görev dağılımının bulunması için kullanılmıştır. Konya Cumhuriyet Otobüs Durağına ait yolcular için hazırlanmış olan araç kalkış saatleri bir problem olarak ele alınmış ve hatlara ait seferlerin şoförlere dağıtılması amaçlanmıştır. Arı sisteminin bir metodu olan arı kolonisi optimizasyonu tez problemindeki şoförlerin belirli saat çalışması kaydıyla optimum görev dağılımını oldukça başarılı şekilde gerçekleştirmiştir. Elde edilen uygulama sonuçlarına göre, şoförlerin dinlenme süreleri, mola saatleri ve sayılarında dikkate değer iyileştirmeler yapılmıştır. | en_US |
| dc.description.abstract | Heuristic optimization methods have been developed by being inspired from nature. Ant colony optimization, particle swarm optimization and bee system optimization algorithms are given as examples to these methods. In recent years, studies on bee system are increasing by growing popularity and bee system is commonly used in solution of various optimization problems. In this thesis, bee colony optimization algorithm is used so as to find the optimal distribution of tasks in driver line-time scheduling. Konya Cumhuriyet Bus Station departure time of vehicles which is prepared for travelers is considered as an optimization problem and it is aimed that travels of lines are distributed to drivers. Optimal task distribution is successfully implemented by bee colony optimization which is one of the sub-method in the bee system concept providing that each driver is to work certain hours. According to application results obtained, remarkable improvements are performed in rest periods, break time and number of drivers. | en_US |
| dc.identifier.citation | Kıran, M. S. (2010). Arı kolonisi ile şoför-hat-zaman optimizasyonu. Selçuk Üniversitesi, Yayımlanmış yüksek lisans tezi, Konya. | en_US |
| dc.identifier.uri | https://hdl.handle.net/20.500.12395/4148 | |
| dc.language.iso | tr | en_US |
| dc.publisher | Selçuk Üniversitesi Fen Bilimleri Enstitüsü | en_US |
| dc.relation.publicationcategory | Tez | en_US |
| dc.rights | info:eu-repo/semantics/openAccess | en_US |
| dc.selcuk | 20240510_oaig | en_US |
| dc.subject | Arı kolonisi | en_US |
| dc.subject | Bee colony | en_US |
| dc.subject | Sürü zekâsı | en_US |
| dc.subject | Swarm intelligence | en_US |
| dc.subject | Driver-line-time scheduling | en_US |
| dc.subject | Şoför-hat-zaman çizelgeleme | en_US |
| dc.title | Arı kolonisi ile şoför-hat-zaman optimizasyonu | en_US |
| dc.title.alternative | Bee colony based driver-line-time optimization | en_US |
| dc.type | Master Thesis | en_US |
