Karabulut, Korhan

Profile Picture
Profile URL
https://gcris.yasar.edu.tr/handle/123456789/12604
Name Variants
Job Title
Doç.Dr.
Email Address
Main Affiliation
01.01.09.07. Yazılım Mühendisliği Bölümü
Status
Current Staff
Website
ORCID ID
0000-0003-2189-8262
Scopus Author ID
17346083500
Turkish CoHE Profile ID
Google Scholar ID
sJidY4AAAAAJ
WoS Researcher ID
Q-6132-2019
Files
korhan.karabulut.jpg (8.95 KB)

Sustainable Development Goals

NO POVERTY1
NO POVERTY
0
Research Products
ZERO HUNGER2
ZERO HUNGER
0
Research Products
GOOD HEALTH AND WELL-BEING3
GOOD HEALTH AND WELL-BEING
2
Research Products
QUALITY EDUCATION4
QUALITY EDUCATION
0
Research Products
GENDER EQUALITY5
GENDER EQUALITY
0
Research Products
CLEAN WATER AND SANITATION6
CLEAN WATER AND SANITATION
0
Research Products
AFFORDABLE AND CLEAN ENERGY7
AFFORDABLE AND CLEAN ENERGY
3
Research Products
DECENT WORK AND ECONOMIC GROWTH8
DECENT WORK AND ECONOMIC GROWTH
0
Research Products
INDUSTRY, INNOVATION AND INFRASTRUCTURE9
INDUSTRY, INNOVATION AND INFRASTRUCTURE
1
Research Products
REDUCED INEQUALITIES10
REDUCED INEQUALITIES
0
Research Products
SUSTAINABLE CITIES AND COMMUNITIES11
SUSTAINABLE CITIES AND COMMUNITIES
2
Research Products
RESPONSIBLE CONSUMPTION AND PRODUCTION12
RESPONSIBLE CONSUMPTION AND PRODUCTION
0
Research Products
CLIMATE ACTION13
CLIMATE ACTION
0
Research Products
LIFE BELOW WATER14
LIFE BELOW WATER
2
Research Products
LIFE ON LAND15
LIFE ON LAND
0
Research Products
PEACE, JUSTICE AND STRONG INSTITUTIONS16
PEACE, JUSTICE AND STRONG INSTITUTIONS
0
Research Products
PARTNERSHIPS FOR THE GOALS17
PARTNERSHIPS FOR THE GOALS
0
Research Products
Documents

21

Citations

465

h-index

11

Go to Scopus profile
Documents

19

Citations

351

Go to WoS profile
Scholarly Output

33

Articles

13

Views / Downloads

1/0

Supervised MSc Theses

7

Supervised PhD Theses

5

WoS Citation Count

266

Scopus Citation Count

382

Patents

0

Projects

0

WoS Citations per Publication

8.06

Scopus Citations per Publication

11.58

Open Access Source

4

Supervised Theses

12

JournalCount
Computers & Industrial Engineering3
Computers & Operations Research2
4th International Conference on Swarm Evolutionary and Memetic Computing (SEMCCO)1
7th International Conference on Electrical and Electronics Engineering ICEEE 20201
8th IIAI International Congress on Advanced Applied Informatics IIAI-AAI 20191
Current Page: 1 / 4

Scopus Quartile Distribution

Quartile distribution chart data is not available

Competency Cloud

GCRIS Competency Cloud

Filters

Reset filters

Settings

Scholarly Output Search Results

Now showing 1 - 10 of 33
  • Thumbnail Image
    Article
    Citation - Scopus: 45
    Long term energy consumption forecasting using genetic programming
    (Association for Scientific Research, 2008) Ahmet S. YILMAZ; Ahmet Alkan; KORHAN KARABULUT; Alkan, Ahmet; Yilmaz, Ahmet S.; Karabulut, Korhan
    Managing electrical energy supply is a complex task. The most important part of electric utility resource planning is forecasting of the future load demand in the regional or national service area. This is usually achieved by constructing models on relative information such as climate and previous load demand data. In this paper a genetic programming approach is proposed to forecast long term electrical power consumption in the area covered by a utility situated in the southeast of Turkey. The empirical results demonstrate successful load forecast with a low error rate.
  • Thumbnail Image
    Conference Object
    Citation - Scopus: 17
    A Discrete Artificial Bee Colony Algorithm for the Permutation Flow Shop Scheduling Problem with Total Flowtime Criterion
    (IEEE, 2010) M. Fatih Tasgetiren; Quan-Ke Pan; P. Nagaratnam Suganthan; Angela H-L Chen; Tasgetiren, M. Fatih; Suganthan, P. Nagaratnam; Karabulut, Korhan; Pan, Quan-Ke; Ince, Yavuz; Chen, Angela H.-L.; Wang, Ling
    Very recently Jarboui et al. [1] (Computers & Operations Research 36 (2009) 2638-2646) and Tseng and Lin [2] (European Journal of Operational Research 198 (2009) 84-92) presented a novel estimation distribution algorithm (EDA) and a hybrid genetic local search (hGLS) algorithm for the permutation flowshop scheduling (PFSP) with the total flowtime (TFT) criterion respectively. Both algorithms generated excellent results thus improving all the best known solutions reported in the literature so far. However in this paper we present a discrete artificial bee colony (DABC) algorithm hybridized with an iterated greedy (IG) and iterated local search (ILS) algorithms embedded in a variable neighborhood search (VNS) procedure based on swap and insertion neighborhood structures. We also present a hybrid version of our previous discrete differential evolution (hDDE) algorithm employing the IG and VNS structure too. The performance of the DABC and hDDE is highly competitive to the EDA and hGLS algorithms in terms of both solution quality and CPU times. Ultimately 43 out of 60 best known solutions provided very recently by the EDA and hGLS algorithms are further improved by the DABC and hDDE algorithms with short-term search.
  • Thumbnail Image
    Article
    Asimetrik Gezgin Satıcı Problemi İçin Bir Evrimsel Strateji Algoritması
    (2016) KORHAN KARABULUT; Karabulut, Korhan
    Gezgin satıcı problemi NP-zor sınıfındaki en bilinen problemlerden birisidir. En temel hali bile birçok pratik problemin modellenmesi için kullanılabildiği için üzerinde birçok akademik çalışma yapılmaktadır. Asimetrik gezgin satıcı problemi özellikle büyük şehirlerde ortaya çıkan tek yönlü yollar trafik sıkışıklığı gibi durumları da problem tanımına eklenebilmesine izin verir. Bu nedenle simetrinin her zaman geçerli olmadığı gerçek hayat problemlerinin modellenmesinde yaygın olarak kullanılmaktadır. Bu çalışmada asimetrik gezgin satıcı probleminin çözümü için bir evrimsel strateji algoritması önerilmektedir. Geliştirilen evrimsel strateji algoritması yeni çözümlerin üretilmesi için boz ve yeniden yap algoritmasını kullanmaktadır. Bu algoritmada belirlenen sayıda çözüm bileşeni rasgele seçilerek çözümden çıkartılır. Sonraki adımda çıkartılan bileşenler uygunluk değerini en küçük yapacak biçimde çözüme tekrar eklenir. Boz ve yeniden yap algoritması dolayısı ile evrimsel strateji algoritması için önemli bir parametre olan bozma boyutu evrimsel stratejisi algoritmasının özuyarlama özelliği kullanılarak güncellenmektedir. Özuyarlama özelliği algoritmanın iyi sonuç üreten parametre değerini öğrenmesini ve arama süresince aramanın o anki durumunun gerektirdiği biçimde değiştirilmesini sağlamaktadır. Elde edilen yeni çözümlerin daha da iyileştirilmesi için yerel arama aşamasında 3-opt algoritması kullanılmaktadır. Geliştirilen evrimsel strateji algoritmasının başarımının test edilmesi için literatürde en çok kullanılan problem kümesi olan TSPLIB kütüphanesi problemleri kullanılmış ve elde edilen sonuçlar sunulmuştur. Geliştirilen algoritma problemlerin optimum değerlerini çoğu zaman elde etmiş elde edemediği durumlarda da optimum değerden sapma en çok %1 olarak gerçekleşmiştir. Geliştirilen algoritmanın asimetrik gezgin satıcı probleminin kısa sürede etkin biçimde çözülmesi için kullanılabilecek bir yöntem olduğu gösterilmiştir.
  • Thumbnail Image
    Article
    Citation - WoS: 19
    Citation - Scopus: 24
    An evolution strategy approach to the team orienteering problem with time windows
    (Elsevier Ltd, 2020) Korhan Karabulut; M. Fatih Tasgetiren; Tasgetiren, M. Fatih; Karabulut, Korhan
    The team orienteering problem with time windows (TOPTW) is a highly constrained NP-hard problem having many practical applications in vehicle routing and production scheduling. The TOPTW is an extended variant of the Orienteering Problem (OP) where each node has a predefined time window during which the service has to be started. The aim is to maximize the total collected score by visiting a set of nodes with a limited number of tours since the given distance budget is limited. We propose an evolution strategy (ES) together with an effective constructive heuristic for solving the TOPTW. The main feature of the ES is to generate an offspring solution through ruin and recreate (RR) heuristic where a number of nodes are removed from the incumbent solution and then they are reinserted into tours until a complete solution is obtained. The ES is hybridized with an efficient random local search to enhance solution quality. For survivor selection we use a goodness of scores approach to determine and diversify the population for the next generation. Parameters of the ES are determined through the design of experiment approach to tune them. The computational results show that the constructive heuristic is slightly better than existing heuristics in the literature. Furthermore the detailed computation results on the benchmark suite from the literature confirm the effectiveness of the evolution strategy. Ultimately the evolution strategy obtains new best-known solutions for 7 benchmark problem instances. © 2019 Elsevier B.V. All rights reserved.
  • Thumbnail Image
    Article
    Sosyal Ağ Varlığında Takım Oluşturma Problemine Hibrit Bir Genetik Algoritma Önerisi
    (2023) KORHAN KARABULUT; Şeyda Melis Türkkahraman; Karabulut, Korhan; Türkkahraman, Şeyda Melis
    Zamanla karmaşıklaşan faaliyetler bireysel çalışmanın yerini takım çalışmasına bırakmasına neden olmuştur. Takımların performansını etkileyen önemli faktörlerden biri ise üyeler arasındaki uyumdur. Bu sebeple sosyal ağ varlığında takım oluşturma problemi literatürdeki güncel problemlerden biri olmaya başlamıştır. Bu çalışmada probleme klasik genetik algoritmanın tüm arama uzayını keşfetme gücü ile yerel arama algoritmalarının arama uzayındaki sınırlı bölgeleri inceleme gücünü birleştiren takım oluşturucu hibrit genetik algoritma önerilmektedir. Önerilen algoritma takım oluşturma problemi için literatürde yaygınca kullanılan bir veri seti ile test edilmiş ve elde edilen sonuçlarla algoritmanın etkinliği doğrulanmıştır.
  • Thumbnail Image
    Conference Object
    Citation - WoS: 5
    Citation - Scopus: 11
    A Discrete Artificial Bee Colony Algorithm for the Traveling Salesman Problem with Time Windows
    (IEEE, 2012) Korhan Karabulut; M. Fatih Tasgetiren; Tasgetiren, M. Fatih; Karabulut, Korhan
    This paper presents a discrete artificial bee colony algorithm (DABC) for solving the traveling salesman problem with time windows (TSPTW) in order to minimize the total travel cost of a given tour. TSPTW is a difficult optimization problem arising in both scheduling and logistic applications. The proposed DABC algorithm basically relies on the destruction and construction phases of iterated greedy algorithm to generate neighboring food sources in a framework of ABC algorithm. In addition it also relies on a classical 1-opt local search algorithm to further enhance the solution quality. The performance of the algorithm was tested on a benchmark set from the literature. Experimental results show that the proposed DABC algorithm is very competitive to or even better than the best performing algorithms from the literature.
  • Thumbnail Image
    Doctoral Thesis
    Çok amaçlı bir yeşil araç rotalama probleminin çözümü için evrimsel algoritmalar
    (2019) Erdoğdu, Kazım; Karabulut, Korhan
    Green Vehicle Routing Problems (GVRPs) increasingly gain prominence due to the environmental issues created by the transportation vehicle fleets. The amount of CO2 emissions caused by the fossil fuel vehicles can be decreased by reducing the amount of fuel consumption of these vehicles. In this thesis, a Multi-Objective Green Vehicle Routing Problem (MOGVRP) was studied. Two objectives were taken into consideration in the problem: minimizing the total distance and minimizing the total fuel consumption of all vehicle routes. Two state-of-the-art methods NSGA-II and 𝝐-MOEA were adapted and applied for the solution of the problem, a multi-objective local search heuristic was proposed, and Path-Relinking heuristic was modified for the multi-objective problem.
  • Thumbnail Image
    Master Thesis
    Artırılmış gerçeklik kullanan ev dekorasyon uygulaması
    (2013) Doğan, Uğur Çağrı; Ak, Vedat Can; Karabulut, Korhan; Zincir, İbrahim
    Artırılmış Gerçeklik, bulunduğumuz gerçek ortamı bilgisayar yardımı ile oluşturulmuş sanal nesneler ile birleştiren bir sistemdir. Sanal Gerçeklik, nesneleri tamamen sanal bir ortamda sergilediğinden, gerçek ortamda sanal nesneleri sergileyebilmek için Artırılmış Gerçeklik daha etkilidir. Bu tez, 3 boyutlu mobilya modellerini kullanıcının bulunduğu gerçek ortamda (özellikle kapalı ortamlarda), dekor değişikliklerini ön-izleme amacıyla görüntüleyen bir Artırılmış Gerçeklik uygulaması sunmaktadır. Tezin amacı, kullanıcılara, bulundukları gerçek ortamda 3 boyutlu mobilya modellerini ve ev tasarım eşyalarını göz önüne getirme imkânını verip, satın alma sürecinde kolaylık sağlamaktır. Bu uygulama, 3 boyutlu modellerin görselleştirmesi için üç teknik kullanmaktadır. İlki, modeli sahneye yerleştirebilmek için işaretleyici takibi yapan, işaretleyici tabanlı bir tekniktir. İkinci teknik de birincisi gibi işaretleyici tabanlı bir tekniktir; ancak birden fazla işaretleyiciyi takip eder. Her bir işaretleyici farklı mobilya modellerine atanmıştır. Ve sonuncusu, gerçek ortamdaki herhangi bir nesneyi, kullanıcıların takip işlemi için kullanabilmesini sağlayan işaretleyicisiz bir tekniktir. Ayrıca, bu tez SIFT ve eş düzlemli POSIT algoritmalarının sonuçlarını birleştiren bir bakış açısı sağlamaktadır. Önerilen sistem farklı ışıklandırma durumlarında başarıyla test edilmiştir.
  • Thumbnail Image
    Doctoral Thesis
    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.
  • Thumbnail Image
    Conference Object
    Citation - WoS: 3
    Citation - Scopus: 3
    A Populated Iterated Greedy Algorithm with Inver-Over Operator for Traveling Salesman Problem
    (SPRINGER-VERLAG BERLIN, 2013) M. Fatih Tasgetiren; Ozge Buyukdagli; Damla Kizilay; Korhan Karabulut; Tasgetiren, M. Fatih; Kizilay, Damla; Buyukdagli, Ozge; Karabulut, Korhan; BK Panigrahi; PN Suganthan; S Das; SS Dash
    In this study we propose a populated iterated greedy algorithm with an Inver-Over operator to solve the traveling salesman problem. The iterated greedy (IG) algorithm is mainly based on the central procedures of destruction and construction. The basic idea behind it is to remove some solution components from a current solution and reconstruct them in the partial solution to obtain the complete solution again. In this paper we apply this idea in a populated manner (IGP) to the traveling salesman problem (TSP). Since the destruction and construction procedure is computationally expensive we also propose an iteration jumping to an Inver-Over operator during the search process. We applied the proposed algorithm to the well-known 14 TSP instances from TSPLIB. The computational results show that the proposed algorithm is very competitive to the recent best performing algorithms from the literature.