dc.contributor.advisor | Yeniay, Murtaza Özgür | tr_TR |
dc.contributor.author | Turfan, Derya | tr_TR |
dc.date.accessioned | 2015-10-15T06:52:04Z | |
dc.date.available | 2015-10-15T06:52:04Z | |
dc.date.issued | 2014 | tr_TR |
dc.identifier.uri | http://hdl.handle.net/11655/2095 | |
dc.description.abstract | The 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.iso | tur | tr_TR |
dc.publisher | Fen Bilimleri Enstitüsü | tr_TR |
dc.subject | Heurıstıc methods | tr_TR |
dc.title | Tabakalı Rastgele Örneklemede Örneklem Büyüklüklerinin Genetik Algoritma İle Belirlenmesi | tr_TR |
dc.type | info:eu-repo/semantics/masterThesis | tr_TR |
dc.callno | 2014/1345 | tr_TR |
dc.contributor.departmentold | İstatistik | tr_TR |
dc.description.ozet | Araştırmacıların 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 |