Doktora Tezleri

Permanent URI for this collectionhttps://gcris.yasar.edu.tr/handle/123456789/13679

Browse

Now showing 1 - 20 of 119

Akıllı ve sürdürülebilir mahalleler içinbir değerlendirme modeli önerisi
(2024) Umdu, Duygu Çınar; Alakavuk, Ebru
This study considers an urban model based on neighborhood sustainability and smartness for cities with similar climates and conditions in the coastal, Aegean, and Mediterranean regions. Today, when the definition of Net Zero was born and adopted, this neighborhood-city model, the NZEN (Net Zero Energy Neighborhood) Model, aims to offer a sustainable, smart, and resilient urban process. It was studied using a model analyzed through the neighborhood unit in the environmental, social, and spatial context and under the planning and control of the city administrations (municipalities) in the administrative and economic context. As a result of various measurements, analyses, and comparisons, a model proposal has been presented, especially for urban areas with a temperate climate in Turkey.
Akıllı ve sürdürülebilir mahalleler içinbir değerlendirme modeli önerisi
(2024) Umdu, Duygu Çınar; Alakavuk, Ebru
This study considers an urban model based on neighborhood sustainability and smartness for cities with similar climates and conditions in the coastal, Aegean, and Mediterranean regions. Today, when the definition of Net Zero was born and adopted, this neighborhood-city model, the NZEN (Net Zero Energy Neighborhood) Model, aims to offer a sustainable, smart, and resilient urban process. It was studied using a model analyzed through the neighborhood unit in the environmental, social, and spatial context and under the planning and control of the city administrations (municipalities) in the administrative and economic context. As a result of various measurements, analyses, and comparisons, a model proposal has been presented, especially for urban areas with a temperate climate in Turkey.
Analyzing the Impact of Corporate Governance on Sustainability Disclosure Using a GRI Based Evaluation Methodology
(2018) Yardımcı, Bengü; Durak, Mustafa Gürol
Mevcut araştırma, kurumsal yönetim faktörlerinin, şirketlerin sürdürülebilirlik açıklamaları düzeyine etkisini, yeni oluşturulan GRI tabanlı değerlendirme yöntemini kullanarak incelemeyi amaçlamaktadır. Çalışmanın örneklemi, Borsa İstanbul'da işlem gören ve sürdürülebilirlik uygulamaları hakkında açıklamalarda bulunan 79 şirketten oluşmaktadır. Araştırma problemlerinin çözümüne yönelik analizler için hem nicel, hem de nitel yöntemler kullanılmıştır. Şirketler tarafından sağlanan sürdürülebilirlik açıklamasının düzeylerinin incelenmesi, açıklanan bilgilerin farklı sektörlerdeki şirketler arasında önemli ölçüde değiştiğini göstermektedir. Ayrıca, çalışma, kurumsal sürdürülebilirlik komitesinin varlığının, firma büyüklüğünün, halka açıklık oranının ve sektör türünün, Türkiye'deki kurumsal sürdürülebilirlik açıklamalarının üzerinde önemli bir etkiye sahip olduğunu ortaya koymaktadır. Bu bulgular, sürdürülebilirlik açıklamasına ilişkin ortaya çıkan eğilimleri, mevcut uygulamalar hakkında bilgi sağlayarak açıklamaktadır. Ayrıca bu çalışma, gelişmekte olan bir ülkede, hem sürdürülebilirlik açıklama düzeyini ölçen yeni bir sistem önerisinde bulunması, hem de şirketlerin sürdürülebilirlik bilgilerini açıklama düzeyleri ile kurumsal yönetim ve şirkete özgü faktörler arasındaki ilişkiyi ortaya koyması nedeniyle, literatüre katkıda bulunmaktadır.
Android platformu için makine öğrenmesi teknikleri kullanarak kötücül yazılım tespiti
(2018) Peynirci, Gökçer; Eminağaoğlu, Mete; Karabulut, Korhan
Android mobil işletim sisteminin, rakiplerine kıyasla sahip olduğu oldukça yüksek toplam pazar payının yanında toplamda sayısal olarak çok daha fazla uygulamaya sahip olması dolayısıyla kötücül yazılımlar tarafından en sık hedef alınan mobil platform olduğu bilinmektedir. Son kullanıcının, tipik güvenlik yetersizliğine bağlı olarak, kötücül yazılımın Google Play Store veya herhangi bir resmi olmayan uygulama mağazasında yayımlanmadan önce tespit edilmesi hayati bir öneme sahiptir. Bu tezde, makine öğrenmesi teknikleri kullanarak yeni bir Android kötücül yazılım tespit metodolojisi yanında yeni bir öznitelik seçim metodolojisi ortaya konmuştur. Bu çalışmada sunulan makine öğrenmesi yaklaşımı, Android uygulamalarından (APK dosyaları) statik olarak çıkarılabilen, izinler (permissions), Uygulama Programlama Arayüzü çağrıları (API calls) ve katar (string) özelliklerini kullanmaktadır. Sunulan özellik seçim metodolojisinde literatürdeki mevcut yöntemlerden farklı olarak, belge sıklığı tabanlı (document frequency-based) bir yöntem tasarlanıp uygulanmıştır. Önerilen yöntem, Android kötücül yazılım örnekleri barındıran iki evrensel temel ölçüt veri kümesi ile test edilmiş ve bazı ikili sınıflandırma algoritmaları yanı sıra bazı topluluk (ensemble) yöntemine dayalı algoritmalar da kullanılarak literatürdeki diğer modeller ve yöntemlere göre daha başarılı sayılabilecek yüksek doğrulukta sonuçlar elde edilmiştir.
Araba boyaları üzerinde sedefli ışıltı etkisini temsil eden verimli bir model
(2020) Mir, Sermet; Okur, Mehmet Cudi
Predicting the appearance of the car paint coatings is an expensive and crucial process for the automotive industry. Car paint manufacturers have commercial interest in tools that can visually simulate the appearance of the coatings to speed up their production phase and many models have been proposed by computer graphics researchers in this regard. However, due to the nature of the car paint coating which is composed of multiple layers and microscopic features that affect the final appearance, this area remains as an open research problem. A real car paint structure shows the effects of gloss, glitter, shade, color shift and sparkling under some sample light. Consequently, in a realistically rendered output we must observe these effects under similar conditions. The sparkle and color shift effects are the result of the scattering caused by the microscopic flakes and the light may interact with multiple flakes during its scattering process. This problem is named as the multiple scattering problem which is computationally costly and an efficient model should solve this problem at adequate speed. In this thesis study, an approximate model is presented to simulate the appearance of the coatings from their orientation. The Radiative Transfer Equation is used for the representation of the multiple scattering, and it is computed with the Adding-Doubling method to provide the computational simplification and accuracy. The thesis also covers empirical and statistical analysis to ensure the correctness of the outputs.
Asimetrik iklim politikaları: Ticaret ve çevre için etkileri ve sonuçları
(2024) Demir, Efe; Yeşilova, Fatma Dilvin Taşkın
Net sıfır ve iklim nötrlüğü hedefleri gibi iddialı küresel iklim hedefleri, çevre düzenlemelerinin sıkılığının artmasına yol açmıştır. İklim hedeflerine küresel anlamda ulaşılması gerekse de düzenlemeler sadece belirli bölgelerde uygulanmaktadır. Dünyanın bir kısmı iklim düzenlemelerini giderek daha sıkı şekilde uygularken, diğer bir kısmı ise iklim değişikliğine aynı hassasiyetle tepki vermemektedir. Ülkeler arasında çevre düzenlemelerindeki asimetri, kirlilik sığınaklarının ortaya çıkmasına neden olmaktadır. Bu çalışmada dünyanın en sıkı Emisyon Ticaret Sistemi (ETS) olan Avrupa Birliği ETS'si (AB ETS) ticaret kanalı ile karbon sızıntısı açısından incelenmiştir. Karbon yoğun en önemli üç ürün olan çimento, demir-çelik ve alüminyum ürünlerinin AB ETS bölgesine ithalatı, AB ETS'sinin başlatıldığı 2005 yılından 2021 yılına kadar analiz edilmiştir OECD Çevresel Sıkılık Endeksi'ni bağımsız bir değişken olarak dahil ederek ticaretin çekim modeli kullanmıştır. AB ETS'de yer alan her ülke bireysel sistemler olarak ele alınmıştır. Bireysel sistemlerden elde edilen sonuçlar, modelin toplam AB düzeyinde yürütülmesiyle de doğrulanmıştır. En Küçük Kareler (EKK) yaklaşımının yanı sıra Tamamen Geliştirilmiş EKK, Dinamik EKK ve Gecikmesi Dağıtılmış Otoregresif yaklaşımları kullanılarak sağlamlık sağlanmıştır. Sonuçlar, çimento ve demir-çelik için AB ETS bölgesine ithalat kanalı yoluyla karbon sızıntısını doğrulamakta ve bireysel veya kıta bazlı işleyen ETS'ler yerine tek tip bir ETS'ye sahip olmanın önemini vurgulamaktadır.
Asimetrik iklim politikaları: Ticaret ve çevre için etkileri ve sonuçları
(2024) Demir, Efe; Yeşilova, Fatma Dilvin Taşkın
Net sıfır ve iklim nötrlüğü hedefleri gibi iddialı küresel iklim hedefleri, çevre düzenlemelerinin sıkılığının artmasına yol açmıştır. İklim hedeflerine küresel anlamda ulaşılması gerekse de düzenlemeler sadece belirli bölgelerde uygulanmaktadır. Dünyanın bir kısmı iklim düzenlemelerini giderek daha sıkı şekilde uygularken, diğer bir kısmı ise iklim değişikliğine aynı hassasiyetle tepki vermemektedir. Ülkeler arasında çevre düzenlemelerindeki asimetri, kirlilik sığınaklarının ortaya çıkmasına neden olmaktadır. Bu çalışmada dünyanın en sıkı Emisyon Ticaret Sistemi (ETS) olan Avrupa Birliği ETS'si (AB ETS) ticaret kanalı ile karbon sızıntısı açısından incelenmiştir. Karbon yoğun en önemli üç ürün olan çimento, demir-çelik ve alüminyum ürünlerinin AB ETS bölgesine ithalatı, AB ETS'sinin başlatıldığı 2005 yılından 2021 yılına kadar analiz edilmiştir OECD Çevresel Sıkılık Endeksi'ni bağımsız bir değişken olarak dahil ederek ticaretin çekim modeli kullanmıştır. AB ETS'de yer alan her ülke bireysel sistemler olarak ele alınmıştır. Bireysel sistemlerden elde edilen sonuçlar, modelin toplam AB düzeyinde yürütülmesiyle de doğrulanmıştır. En Küçük Kareler (EKK) yaklaşımının yanı sıra Tamamen Geliştirilmiş EKK, Dinamik EKK ve Gecikmesi Dağıtılmış Otoregresif yaklaşımları kullanılarak sağlamlık sağlanmıştır. Sonuçlar, çimento ve demir-çelik için AB ETS bölgesine ithalat kanalı yoluyla karbon sızıntısını doğrulamakta ve bireysel veya kıta bazlı işleyen ETS'ler yerine tek tip bir ETS'ye sahip olmanın önemini vurgulamaktadır.
Ayrık kabuklarda geometrik çeşitliliklerin en aza indirilmesi: standardizasyon ve özelleştirme arasında bir hesaplamalı tasarım yöntemi
(2025) Ağırbaş, Arda; Kutucu, Seçkin
Bu tez, ayrık kabuk yapılarının elemanları arasındaki geometrik farklılıkların en aza indirilmesi konusunu standardizasyon ile özelleştirme yöntemleri ara kesitinde hesaplamalı bir tasarım yöntemi aracılığıyla ele almaktadır. Bu çalışma, ayrık kabuk elemanlarındaki geometrik çeşitliliğin azaltılması sorununu detaylandırmakta ve benzerlik, çift eğrilikli mimari yüzeyin yaklaşık olarak temsil edilmesi ve inşa edilebilirlik kriterleri dikkate alınarak yapı elemanlarının tasarımı ve optimizasyonu için bir yöntem önermektedir. Bireysel olarak ön üretimli elemanlardan oluşan ayrık kabuk sistemleri, yapısal verimlilik, malzeme kullanımı ve mimari esneklik açısından önemli avantajlar sunmaktadır. Ancak bu elemanların geometrik karmaşıklığı, tasarım, üretim ve montaj aşamalarında çeşitli zorluklara yol açmaktadır. Bu araştırmanın amacı, kabuk elemanlarının geometrik çeşitliliğini azaltan bir hesaplamalı iş akışı geliştirerek söz konusu zorlukları aşmak ve üretim ile montaj süreçlerini kolaylaştırmaktır. İlk olarak, düzlemsel dörtgen yüzeylerden oluşan ayrık bir topoloji elde etmek ve bu yapı üzerinden pürüzsüz, çift eğrilikli bir yüzeyin yaklaşık temsiline ulaşmak amacıyla gevşeme tabanlı bir form bulma yöntemi kullanılmıştır. Ardından, ayrık kabuk elemanlarının benzerliklerine dayalı kümeleme ve optimizasyon süreçleri uygulanmış; bu süreçlerde eğrisel yüzey yaklaşımından sapmaların en aza indirilmesi, komşu eleman düzlemleri arasındaki dihedral açıların ve ortak kesişim düzlemlerinin optimizasyonu gözetilmiştir. Önerilen yaklaşım, kullanıcı tarafından tanımlanmış hata eşik değerini sağlarken ayrık kabuk elemanları arasındaki geometrik farklılıkların azaltılmasını mümkün kılmaktadır. Bu yöntemin uygulanabilirliği ve uyarlanabilirliği, farklı sınır koşullarına, destek yapılarına ve toplam yüz sayısına sahip çeşitli topolojiler üzerinde gerçekleştirilmiş vaka çalışmalarıyla ortaya konmuştur. Bu çalışmanın temel katkıları arasında, funiküler kabuk geometrilerine özgü yeni ayrıklaştırma yöntemlerinin geliştirilmesi, üretime duyarlı tasarım stratejilerinin uygulanması ve yöntemin gerçek dünya vaka çalışmalarıyla doğrulanması yer almaktadır. Araştırma bulguları, ayrık kabuk elemanlarının geometrik çeşitliliğinin azaltılmasının, yapısal performanstan ödün vermeksizin daha verimli üretim süreçlerine olanak tanıdığını göstermektedir. Bu da, ayrık kabuk sistemlerinin çağdaş mimarlıkta daha yaygın olarak benimsenmesine katkı sağlamaktadır.
Ayrık kabuklarda geometrik çeşitliliklerin en aza indirilmesi: standardizasyon ve özelleştirme arasında bir hesaplamalı tasarım yöntemi
(2025) Ağırbaş, Arda; Kutucu, Seçkin
Bu tez, ayrık kabuk yapılarının elemanları arasındaki geometrik farklılıkların en aza indirilmesi konusunu standardizasyon ile özelleştirme yöntemleri ara kesitinde hesaplamalı bir tasarım yöntemi aracılığıyla ele almaktadır. Bu çalışma, ayrık kabuk elemanlarındaki geometrik çeşitliliğin azaltılması sorununu detaylandırmakta ve benzerlik, çift eğrilikli mimari yüzeyin yaklaşık olarak temsil edilmesi ve inşa edilebilirlik kriterleri dikkate alınarak yapı elemanlarının tasarımı ve optimizasyonu için bir yöntem önermektedir. Bireysel olarak ön üretimli elemanlardan oluşan ayrık kabuk sistemleri, yapısal verimlilik, malzeme kullanımı ve mimari esneklik açısından önemli avantajlar sunmaktadır. Ancak bu elemanların geometrik karmaşıklığı, tasarım, üretim ve montaj aşamalarında çeşitli zorluklara yol açmaktadır. Bu araştırmanın amacı, kabuk elemanlarının geometrik çeşitliliğini azaltan bir hesaplamalı iş akışı geliştirerek söz konusu zorlukları aşmak ve üretim ile montaj süreçlerini kolaylaştırmaktır. İlk olarak, düzlemsel dörtgen yüzeylerden oluşan ayrık bir topoloji elde etmek ve bu yapı üzerinden pürüzsüz, çift eğrilikli bir yüzeyin yaklaşık temsiline ulaşmak amacıyla gevşeme tabanlı bir form bulma yöntemi kullanılmıştır. Ardından, ayrık kabuk elemanlarının benzerliklerine dayalı kümeleme ve optimizasyon süreçleri uygulanmış; bu süreçlerde eğrisel yüzey yaklaşımından sapmaların en aza indirilmesi, komşu eleman düzlemleri arasındaki dihedral açıların ve ortak kesişim düzlemlerinin optimizasyonu gözetilmiştir. Önerilen yaklaşım, kullanıcı tarafından tanımlanmış hata eşik değerini sağlarken ayrık kabuk elemanları arasındaki geometrik farklılıkların azaltılmasını mümkün kılmaktadır. Bu yöntemin uygulanabilirliği ve uyarlanabilirliği, farklı sınır koşullarına, destek yapılarına ve toplam yüz sayısına sahip çeşitli topolojiler üzerinde gerçekleştirilmiş vaka çalışmalarıyla ortaya konmuştur. Bu çalışmanın temel katkıları arasında, funiküler kabuk geometrilerine özgü yeni ayrıklaştırma yöntemlerinin geliştirilmesi, üretime duyarlı tasarım stratejilerinin uygulanması ve yöntemin gerçek dünya vaka çalışmalarıyla doğrulanması yer almaktadır. Araştırma bulguları, ayrık kabuk elemanlarının geometrik çeşitliliğinin azaltılmasının, yapısal performanstan ödün vermeksizin daha verimli üretim süreçlerine olanak tanıdığını göstermektedir. Bu da, ayrık kabuk sistemlerinin çağdaş mimarlıkta daha yaygın olarak benimsenmesine katkı sağlamaktadır.
Bağlantılı sinyalize dönel kavşaklar için sinyal sürelerinin optimizasyonu
(2022) Qadri, Syed Shah Sultan Mohiuddin; Gökçe, Mahmut Ali; Öner, Erdinç
Managing high traffic volumes and mitigating traffic congestion including slow-moving traffic at intersections from the urban traffic networks is the key challenge for urban administration. The increase in the number of vehicles on a daily basis in the urban network is causing a continuous deterioration in the traffic situation. This deterioration leads to many detrimental consequences on health, the economy, and the environment. Due to this, it is important to manage the flow of vehicles within these networks efficiently. As an effective intersection design, the roundabout is rapidly gaining attention and popularity among traffic engineers because of its capacity for the mobility of the number of vehicles. This capacity can further be improved through their signalization. The appropriate traffic signal timing concerning the traffic conditions is critical in providing smooth traffic flow. Inappropriate traffic signal timings not only cause delays and inconvenience to drivers but also increase environmental pollution due to excessive fuel consumption and the emission of greenhouse gases. Thus, it is important to investigate the different signal timings to ensure that implemented plan will improve the capacity and the performance of the network. The investigation can be conducted via either field testing or the use of a reliable simulation tool. As the microscopic simulation is safer, less expensive, and faster than field implementation and testing, which is why the simulation models are widely used in both transportation operations and management analysis. Many researchers have made an effort to improve the efficiency of traffic signals using different approaches. However, few studies have been done concerning traffic signal timings at roundabouts. Roundabouts have a different flow dynamic compared to regular intersections. With the increasing use of signalized roundabouts, especially in metropolitan areas, the traffic signal timings of roundabouts need to be studied. This dissertation introduces a simulation-based optimization framework for finding the optimal green phase timings of signal heads located at an isolated and a network of connected signalized roundabouts. In the developed framework, SUMO is used as a simulation tool whereas the genetic algorithm is used as an optimization algorithm. Two realistic simulation models for the roundabouts (isolated and the network) located in downtown Izmir, Turkey are also developed in order to test the frameworks' performances. The results of the proposed frameworks have been compared with the current settings and with Webster's results. It was found the proposed framework outperforms both the current settings and Webster in all performance measures that are outlined in this study.
Barriers in Cement Industry towards Circular Economy
(2024) Aydın, Uğur; Ada, Erhan; Mangla, Sachın Kumar
Cement, serving as the primary ingredient in concrete, plays a pivotal role in industrial development and societal progress. However, its production is marked by high energy consumption, environmental pollution, and significant CO2 emissions. This study adopts the perspective to explore the challenges and barriers facing the cement industry in transitioning to a circular economy. It aims to define the causal relationships among these barriers and identify practical implications necessary to overcome them. To achieve a comprehensive understanding, the study integrates results from a systematic literature review and focus group study. The DEMATEL method is employed to elucidate the causal relations between various factors. A total of 18 barriers, organized into six clusters, have been identified. These findings are intended to inform managerial decisions and accelerate the adoption of circular economy applications in the cement business. While existing studies on circular economy in cement focus on technical and laboratory aspects related to the use of alternative materials, this study stands out by examining and revealing the barriers hindering the cement sector's transition to circular economy practices, making it a novel and unique contribution to the field. Keywords: sustainability, circular economy, cement, barriers, challenges
Barriers in Cement Industry towards Circular Economy
(2024) Aydın, Uğur; Ada, Erhan; Mangla, Sachın Kumar
Cement, serving as the primary ingredient in concrete, plays a pivotal role in industrial development and societal progress. However, its production is marked by high energy consumption, environmental pollution, and significant CO2 emissions. This study adopts the perspective to explore the challenges and barriers facing the cement industry in transitioning to a circular economy. It aims to define the causal relationships among these barriers and identify practical implications necessary to overcome them. To achieve a comprehensive understanding, the study integrates results from a systematic literature review and focus group study. The DEMATEL method is employed to elucidate the causal relations between various factors. A total of 18 barriers, organized into six clusters, have been identified. These findings are intended to inform managerial decisions and accelerate the adoption of circular economy applications in the cement business. While existing studies on circular economy in cement focus on technical and laboratory aspects related to the use of alternative materials, this study stands out by examining and revealing the barriers hindering the cement sector's transition to circular economy practices, making it a novel and unique contribution to the field. Keywords: sustainability, circular economy, cement, barriers, challenges
Bayes ağ yapılarının öğrenilmesi için yeni sürü zekası algoritmaları ve karşılaştırılmalı bir değerlendirme
(2020) Kareem, Shahab Wahhab; Okur, Mehmet Cudi
Bayesian networks are useful analytical models for designing the structure of knowledge in machine learning which can represent probabilistic dependency relationships among the variables. A Bayesian network depends on; 1.the parameters of the network and 2.the structure. Parameters represent conditional probabilities while the structure represents dependencies between the random variables. The structure of a Bayesian network is a directed acyclic graph (DAG). Learning the structure of a Bayesian network is NP-hard but still extensive work have been done to optimize approximate solutions. In this thesis, we have conducted research for structure learning to develop algorithms to find a solution to the problem. There are two approaches for learning the structure of Bayesian networks. The first is a constraint-based approach, and the second is a score and a search approach. One common type of method for Bayesian network structure learning is the score-based search. Score-based methods rely on a function to test how well the network model matches the data, and they search for a structure that produces high scores on this function. There are two types of scoring functions: Bayesian score and information-theoretic score. The Bayesian and information-theoretic scores have been implemented in several structure learning methods. In this thesis, we focused on the score based search for testing the structure learning of Bayesian network using heuristic methods for searching and BDeu as a score function. In this thesis we proposed five algorithms for the search part and used BDeu as a score function. We also proposed a sixth method which is also a nature inspired one. The first proposed algorithm used Pigeon Inspired Optimization as a search method and the above mentioned score function. The proposed method has shown a good result when compared with default methods like Simulated Annealing iii and greedy search. This algorithm is a novel approach applied for structure learning of Bayesian network. The second proposed algorithm used Bee optimization and Simulated Annealing as a hybrid algorithm, which used Bee optimization as a local search and Simulated Annealing as a global search. The third proposed algorithm also used bee optimization and Simulated Annealing as a hybrid but used Bee optimization as a global search and Simulated Annealing as a local search. The fourth proposed algorithm used Bee optimization and Greedy search as a hybrid algorithm. It used Bee optimization as local search and Greedy as global search. The fifth algorithms also used bee optimization and Greedy as a hybrid algorithm, but it used Bee optimization as a global search and Greedy as a local search Our last proposed algorithm used Elephant Swarm Water Search Algorithm (ESWSA). The thesis presents the results of extensive evaluations of these algorithms based on common benchmark data sets. Applications of ESWSA in Structure learning of Bayesian Network and comparisons with the Simulated Annealing and Greedy Search, show that this proposed method is better than the default Simulated Annealing and Greedy search methods. Keywords: Bayesian network, structure learning, Pigeon Inspired Optimization, Bee Optimization, greedy, Simulated Annealing, elephant swarm search, water search, global search, local search, search and score.
Beklemesiz permütasyon akış tipi çizelgeleme problemleri için yeni çözüm teknikleri
(2024) Yüksel, Damla; Kandiller, Levent
No-Wait Permutation Flowshop Scheduling Problem (NWPFSP) is a scheduling problem variant where jobs must proceed through machines in a fixed order without waiting times between operations. This thesis explores innovative solution techniques for the NWPFSPs. The primary contributions of this thesis are twofold: single-objective optimization and bi-criteria optimization. For single-objective optimization, this thesis examines five mathematical model formulations — three using Mixed-Integer Linear Programming (MILP) and two using Constraint Programming (CP) — focused on separately minimizing makespan, total flow time, and total tardiness. One MILP model is enhanced with valid inequalities to address these objectives. A new Lower Bound (LB) mechanism based on the Shortest Path (SP) algorithm is developed to optimize makespan, total flow time, total tardiness, and the number of tardy jobs separately. Following that, two mathematical models, one belonging to the MILP class and the other to the CP class, have been studied for the number of tardy job minimization in NWPFSPs. A novel upper bound, the Sacrifice and Rearrange Heuristic (SRH), is introduced to minimize the number of tardy jobs. Optimizing the number of tardy jobs in NWPFSPs requires high-quality due dates, as they are crucial for improving performance metrics related to lateness. A new mechanism for generating high-quality due dates has been developed to address this. Incorporating the Sacrifice and Rearrange Heuristic (SRH), this mechanism ensures practical and effective due dates. For bi-criteria optimization, the NWPFSP is approached as a combinatorial optimization problem with two objectives, aiming to minimize total flow time and makespan simultaneously: Bi-Criteria No-Wait Permutation Flowshop Scheduling Problems (BI-CRI NWPFSPs). Initially, an MILP model formulation is explored to address BI-CRI NWPFSPs. Following this, Q-learning-guided algorithms are developed for Bi-CRI NWPFSPs. Q-learning, a well-known reinforcement learning technique, is employed to direct action selection, thereby reducing the need for random exploration during the iterative metaheuristic process. The developed Q-learning guided metaheuristics are Bi-Criteria Iterated Greedy Algorithm with Q-Learning (BC-IGQL) and Bi-Criteria Block Insertion Heuristic Algorithm with Q-Learning (BC-BIHQL). The performance of these algorithms is compared with other state-of-the-art approaches. Thus, this thesis advances the literature on the NWPFSPs by developing new solution techniques for both single-objective and bi-criteria scenarios.
Beklemesiz permütasyon akış tipi çizelgeleme problemleri için yeni çözüm teknikleri
(2024) Yüksel, Damla; Kandiller, Levent
No-Wait Permutation Flowshop Scheduling Problem (NWPFSP) is a scheduling problem variant where jobs must proceed through machines in a fixed order without waiting times between operations. This thesis explores innovative solution techniques for the NWPFSPs. The primary contributions of this thesis are twofold: single-objective optimization and bi-criteria optimization. For single-objective optimization, this thesis examines five mathematical model formulations — three using Mixed-Integer Linear Programming (MILP) and two using Constraint Programming (CP) — focused on separately minimizing makespan, total flow time, and total tardiness. One MILP model is enhanced with valid inequalities to address these objectives. A new Lower Bound (LB) mechanism based on the Shortest Path (SP) algorithm is developed to optimize makespan, total flow time, total tardiness, and the number of tardy jobs separately. Following that, two mathematical models, one belonging to the MILP class and the other to the CP class, have been studied for the number of tardy job minimization in NWPFSPs. A novel upper bound, the Sacrifice and Rearrange Heuristic (SRH), is introduced to minimize the number of tardy jobs. Optimizing the number of tardy jobs in NWPFSPs requires high-quality due dates, as they are crucial for improving performance metrics related to lateness. A new mechanism for generating high-quality due dates has been developed to address this. Incorporating the Sacrifice and Rearrange Heuristic (SRH), this mechanism ensures practical and effective due dates. For bi-criteria optimization, the NWPFSP is approached as a combinatorial optimization problem with two objectives, aiming to minimize total flow time and makespan simultaneously: Bi-Criteria No-Wait Permutation Flowshop Scheduling Problems (BI-CRI NWPFSPs). Initially, an MILP model formulation is explored to address BI-CRI NWPFSPs. Following this, Q-learning-guided algorithms are developed for Bi-CRI NWPFSPs. Q-learning, a well-known reinforcement learning technique, is employed to direct action selection, thereby reducing the need for random exploration during the iterative metaheuristic process. The developed Q-learning guided metaheuristics are Bi-Criteria Iterated Greedy Algorithm with Q-Learning (BC-IGQL) and Bi-Criteria Block Insertion Heuristic Algorithm with Q-Learning (BC-BIHQL). The performance of these algorithms is compared with other state-of-the-art approaches. Thus, this thesis advances the literature on the NWPFSPs by developing new solution techniques for both single-objective and bi-criteria scenarios.
Beyin bilgisayar arayüzleri için el hareketlerinin çevrimiçi uyarlanır modellenmesi
(2019) Dabag, Mohand Lokman Ahmad Al; Özkurt, Nalan
Beyin bilgisayar arayüzü (BBA) çalışmaları insan ile makine arasında dolaylı bir bağlantı kurduğu için hem zorludur hem de ümit vadeder. Bu bağlantı genellikle girişimsel olmayan beyin sinyalleri algılama sistemi Elektroansefalografi (EEG) sinyallerinin makineyi yönetmek için doğru şekilde yorumlanması ile kurulur. EEG sinyalleri, beyin korteksindeki elektriksel aktiviteyi kafa derisi üzerinden dolaylı olarak kaydettiği için EEG sinyalleri, kötü kontak, güç hattı gürültüleri vb. gibi çok büyük miktarda bozulmadan mustariptir. Bu tezde, MATLAB ve C# programlama dilleri kullanılarak EMOTIV EPOC+ EEG cihazı tabanlı bir gerçek zamanlı uyarlanır BBA sistemi gerçeklenmiştir. Tezde önce EEG hareket sinyallerinden sağ ve sol parmak hareketlerinin ayrıştırılması için çevrimdışı bir algoritma geliştirilmesine odaklanılmıştır. Önişleme ve gürültü azaltmanın ardından, sistem kanalların çapraz ilintilerinin istatistiksel momentlerini sınıflandırmak için Çok Katmanlı Yapay Sinir Ağı (YSA) ve Destek Vektör Makineleri (DVM) kullanır. Etkin kanalların sağ ve sol lob kanallarıyla ilintileri daha ayırıcı öznitelikler oluşturuduğu gözlenmiştir. Sonuçlar YSA ve DVM'nin ortalamada %96 ile benzer başarıya sahip olduğunu gösterirken, DVM her zaman daha hızlıdır. Genetik algoritma ile istatistiksel özniteliklerden en ayırıcılar arandığında, parmak EEG sinyallerinin ayırılabilmesi için mod, en büyük ve standart sapmanın yeterli olduğu görülmüştür. Öznitelik seçiminen sonra da DVM, YSA ile benzer sınıflandırma oranlarına sahipken daha hızlı sonuç vermektedir. İkinci olarak MATLAB ve C# programlama dillerinin sırasıyla bilimsellik ve paralellik özellikleri kullanılarak gerçek zamanlı BBA yazılımı gerçeklenmiştir. Gerçek zamanlı sistem, çevrimdışı sistemde geliştirilen önişleme ve sınıflandırma yöntemlerini kullanarak kullanıcı arayüzü geliştirir. Bu sistem eş zamanlı işleme (üretici/tüketici) probleminin yaygın bir çözümünü iki aşamalı ardışık düzen benzetiminde kullanır. Bu da EEG hareket sinyallerinin gerçek zamanlı kaydı ve işlenmesi/sınıflandırılmasını ardışıl yerine interaktif çevrimiçi tepki zamanıyla işlenmesini sağlar.
Boş konteyner pozisyonlamada maliyetlerin ve operasyonların optimizasyonu
(2018) Gençer, Hüseyin; Demir, Mehmet Hulusi
Dünya ticaretindeki dengesizlikler konteyner trafiğini de etkilemekte ve bir çok yerin ithalat/ihracat oranlarında büyük farklılıklara yol açmaktadır. Bunun sonucu olarak, fazlalık konteynerlerin ihtiyaç duyulan yerlere gönderilmesi ise büyük maliyetlere neden olmaktadır. Diğer taraftan, bir yerde ithalat/ihracat dengesi olsa da, ithalden boş dönen konteynerlerin ihracatta kullanılmak üzere depoda veya limanda kabul edilmesi, müşterilerin konteyner dolumunu gerçekleştirmek istedikleri yerlere bağlı olarak konteynerlerin yeniden taşınması ve buna bağlı olarak ortaya çıkan yükleme/indirme işlemlerinde de maliyetler ortaya çıkmaktadır. Boş konteyner pozisyonlamada ortaya çıkan faaliyetlerin ve maliyetlerin konteyner türlerine ve maliyetin oluştuğu yere göre nasıl yükleneceği, bu maliyetlerin navlun fiyatlarına nasıl yansıtılabileceği ayrı bir sorundur. Bu amaçla tezde, düzenli hat taşımacılığında, hizmet verilen yerlerdeki konteyner türleri için boş konteyner pozisyonlama birim maliyetinin doğru bir şekilde hesaplanmasını sağlayacak, geleneksel maliyetleme teknikleri ve faaliyet tabanlı maliyetleme tekniğine dayanan maliyetleme modelleri geliştirilmiştir. Boş konteyner pozisyonlama kararları çok fazla değişken, kısıt ve parametre içerdiği için gerçek hayatta sezgisel tecrübelere dayanılarak yapılan planlar çok etkin olamamakta ve yüksek maliyetler ortaya çıkmaktadır. Bu amaçla tezde, boş konteyner pozisyonlama planlarının daha hızlı, etkin ve en düşük maliyette yapılmasını sağlayacak, deterministik ve stokastik iki matematiksel programlama modeli geliştirilmiştir. Maliyetleme modelleri için belirlenen kaynaklar, faaliyetler, maliyet sürücüleri ve maliyetler matematiksel programlama modellerinin parametre, değişken ve kısıtlarını etkilediği gibi, matematiksel programlama modellerinin çıktıları da her yerdeki konteyner türlerinin birim maliyetlerini etkilemektedir. Dolayısıyla tezde, maliyetleme modelleri ve matematiksel programlama modelleri birleştirilerek; hem toplam boş konteyner poziyonlama maliyetlerini minimize eden hem de taşımacılık hizmeti verilen yerlerdeki konteyner türleri için birim boş konteyner pozisyonlama maliyetleri bulunarak kar/zarar analizinin daha doğru yapılmasını sağlayacak bir karar destek sistemi ortaya konmuştur. Tezde geliştirilen modellerin gerçek hayat uygulamalarına göre daha iyi sonuçlar verdiği gerçek veriler ile test edilerek gösterilmiştir.
Bulut çizelgelme problemi için yeni bir güç tüketimi modeli
(2024) Kızıl, Alper; Karabulut, Korhan
Bulut bilişim, hesaplama gücü, grafik hesaplama gücü, depolama, bant genişliği, veri tabanı ve yazılım hizmetleri gibi bilgi işlem kaynaklarının dinamik olarak internet üzerinden kullanıcılara sunulmasıdır ve hem büyük hem de küçük şirketler ile geliştiriciler için maliyet tasarrufu, uygulamalarda esneklik ve ölçeklenebilirlik, kolay erişilebilirlik, güvenilirlik ve kolay afet kurtarma gibi pek çok avantaj sağlar. Öngörülebilir gelecekte, bulut bilişime olan talebin artacağı açıktır. Bulut veri merkezleri, tasarımlarının gereği olarak, önemli miktarda enerji tüketirler. Dolayısıyla, küçük tasarruflar bile daha büyük ölçekte önemli enerji tasarrufuna yol açabilir. Karbon nötr ve yeşil bilişimin giderek daha önemli hale gelmesiyle, bulut bilişimdeki en önemli sorunlardan biri olan ve NP Zor Problemi olduğu kanıtlanmış bulut kaynak planlaması, teorik olarak sınırsız sayıda kullanıcıya hizmet verebilecek sınırlı sayıda bulut kaynağı için en iyi çözümü bulmayı amaçlamaktadır. Bu çalışmada, farklı CPU mimarileri için güç tüketimi verilerini deneysel olarak toplanmış, bu deneysel verilerle yeni ve özgün bir güç modeli önerilmiştir. Ayrıca, Bulut Kaynak Planlama sorununda önemli iki metrik, toplam tamamlanma süresi ve güç tüketimi, farklı homojen ve heterojen veri merkezi senaryolarında farklı deterministik, sezgisel ve meta sezgisel tek amaçlı algoritmalar kullanılarak olası bir denge araştırılmıştır. Sonuçlar, belirli senaryolarda iki hedef arasında açık bir ödünleşim olduğunu göstermektedir. Bu senaryolar için, çok amaçlı ve tek amaçlı algoritmalar arasında bir karşılaştırma yapılmış ve ortak bir Pareto kümesi bulunmuştur.
Bulut çizelgelme problemi için yeni bir güç tüketimi modeli
(2024) Kızıl, Alper; Karabulut, Korhan
Bulut bilişim, hesaplama gücü, grafik hesaplama gücü, depolama, bant genişliği, veri tabanı ve yazılım hizmetleri gibi bilgi işlem kaynaklarının dinamik olarak internet üzerinden kullanıcılara sunulmasıdır ve hem büyük hem de küçük şirketler ile geliştiriciler için maliyet tasarrufu, uygulamalarda esneklik ve ölçeklenebilirlik, kolay erişilebilirlik, güvenilirlik ve kolay afet kurtarma gibi pek çok avantaj sağlar. Öngörülebilir gelecekte, bulut bilişime olan talebin artacağı açıktır. Bulut veri merkezleri, tasarımlarının gereği olarak, önemli miktarda enerji tüketirler. Dolayısıyla, küçük tasarruflar bile daha büyük ölçekte önemli enerji tasarrufuna yol açabilir. Karbon nötr ve yeşil bilişimin giderek daha önemli hale gelmesiyle, bulut bilişimdeki en önemli sorunlardan biri olan ve NP Zor Problemi olduğu kanıtlanmış bulut kaynak planlaması, teorik olarak sınırsız sayıda kullanıcıya hizmet verebilecek sınırlı sayıda bulut kaynağı için en iyi çözümü bulmayı amaçlamaktadır. Bu çalışmada, farklı CPU mimarileri için güç tüketimi verilerini deneysel olarak toplanmış, bu deneysel verilerle yeni ve özgün bir güç modeli önerilmiştir. Ayrıca, Bulut Kaynak Planlama sorununda önemli iki metrik, toplam tamamlanma süresi ve güç tüketimi, farklı homojen ve heterojen veri merkezi senaryolarında farklı deterministik, sezgisel ve meta sezgisel tek amaçlı algoritmalar kullanılarak olası bir denge araştırılmıştır. Sonuçlar, belirli senaryolarda iki hedef arasında açık bir ödünleşim olduğunu göstermektedir. Bu senaryolar için, çok amaçlı ve tek amaçlı algoritmalar arasında bir karşılaştırma yapılmış ve ortak bir Pareto kümesi bulunmuştur.
Büyük veri analitiği yöntemiyle stratejik pazar analizi
(2019) Özemre, Murat; Kabadurmuş, Özgür
Today's competitive business environment forces companies to make better predictions and decisions for their business environments. Therefore, strategic market analysis is one of the most critical tasks for companies. However, business decision-makers should absorb the high volume of data with different views before making their strategic decisions. This dissertation presents a novel and holistic methodology for strategic market analysis by using Big Data Analytics. The proposed methodology of this dissertation employs two different machine learning algorithms, Random Forest (RF) and Artificial Neural Networks (ANN), to forecast the export volumes using an extensive amount of open trade data. Then, the forecasted values are included in the Boston Consulting Group (BCG) Matrix to conduct strategic market analysis. To demonstrate the effectiveness of the proposed methodology, two hypothetical case studies of a Turkish and Chinese company exporting refrigerators and freezers to the United Kingdom are considered and the managerial implications after implementing the proposed methodology are presented.

Browse

Browsing Doktora Tezleri by Language "en"