Show simple item record

dc.contributor.advisorYeniay, Murtaza Özgürtr_TR
dc.contributor.authorTurfan, Deryatr_TR
dc.date.accessioned2015-10-15T06:52:04Z
dc.date.available2015-10-15T06:52:04Z
dc.date.issued2014tr_TR
dc.identifier.urihttp://hdl.handle.net/11655/2095
dc.description.abstractThe studies done by researchers about solving optimization problems date back to a long time ago. Especially, in recent years, some scientists working on the field of optimization have tended to systems exist in nature to develop methods which are flexible and have high performance. The reason of this is that, the complicated natural optimization problems existed in nature are solved with the natural methods in a perfect balance. Optimization methods inspired from nature are known as heuristic methods . In recently years, meta heuristic methods have been successfully used to solve real world large scale optimization problems. One of the most known heuristic methods is genetic algorithm . These algorithms are based on the underlying genetic process in biological organisms and on the natural evolution principles of populations.In this study, logic of heuristics and meta heuristics, a subclass of heuristics, is described and genetic algorithm is examined in detail.tr_TR
dc.language.isoturtr_TR
dc.publisherFen Bilimleri Enstitüsütr_TR
dc.subjectHeurıstıc methodstr_TR
dc.titleTabakalı Rastgele Örneklemede Örneklem Büyüklüklerinin Genetik Algoritma İle Belirlenmesitr_TR
dc.typeinfo:eu-repo/semantics/masterThesistr_TR
dc.callno2014/1345tr_TR
dc.contributor.departmentoldİstatistiktr_TR
dc.description.ozetAraştırmacıların optimizasyon problemlerinin çözümüyle ilgili çalışmaları oldukça eskiye dayanmaktadır. Özellikle son yıllarda, optimizasyon sahasında çalışan bazı bilim adamları esnek ve performansı yüksek yöntemler geliştirmek için doğada var olan sistemlere yönelmişlerdir. Çünkü, doğada var olan karmaşık optimizasyon problemleri yine doğada işlemekte olan sistemlerle mükemmel bir şekilde çözülmektedir. Doğada kusursuz işleyen sistemlerden ilham alan yöntemler Sezgisel Yöntemler olarak bilinirler. Son yıllarda sezgisel yöntemler büyük boyutlu gerçek hayat optimizasyon problemlerinin çözümlenmesinde başarıyla kullanılmaktadır. Meta sezgisel yöntemlerin en bilinenlerinden biri Genetik Algoritmalar yöntemidir. Bu algoritmalar biyolojik organizmaların genetik sürecine ve popülasyonların doğadaki evrimleşme ilkelerine dayanır.tr_TR


Files in this item

This item appears in the following Collection(s)

Show simple item record