Fen Bilimleri Doktora Tezleri / PhD Dissertations

Permanent URI for this collectionhttps://hdl.handle.net/11452/23

Yasal Uyarı ⚠️ Araştırmacılar, tezlerin tamamı veya bir bölümünü yazarın izni olmadan ticari veya mali kazanç amaçlı kullanamaz, yayınlayamaz, dağıtamaz ve kopyalayamaz. BUU Akademik Açık Erişim Web Sayfasını kullanan araştırmacılar, tezlerden bilimsel etik ve atıf kuralları çerçevesinde yararlanırlar.

Browse

Now showing 1 - 18 of 18

Akıllı şehirler için park yönetim sistemi
(Bursa Uludağ Üniversitesi, 2023) Sağlam, Aslı Sebatlı; Çavdur, Fatih; Fen Bilimleri Enstitüsü; Endüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı; 0000-0002-9445-6740
Trafik yoğunluğu, günlük hayatta sıklıkla karşı karşıya kalınan insan ve toplum üzerinde olumsuz etkilere neden olan bir problemdir. Dünya nüfusundaki ve şehirleşmedeki hızlı artış, şehir içi trafik yoğunluğunu daha da arttırmaktadır. Bu yoğunluğun ortalama%30’una ise uygun park yeri bulmak için yapılan yolculuklar neden olmaktadır. Park problemi, bilgi ve iletişim teknolojilerinin ulaştırma alanında kullanılması ile ortaya çıkan akıllı ulaşım sistemleri çerçevesinde ele alınarak çözülebilir. Bu tez çalışmasında, akıllı şehirler için bütünleşik bir park yönetim sistemi önerilmektedir. Geliştirilen sistem, otoparkların uygunluğunun tahmini ile ajan-tabanlı bir park öneri mekanizmasını entegre bir şekilde içermekte ve rezervasyonlu araçlar ile rezervasyonsuz araçlar birlikte ele alınmaktadır. Otoparkların uygunluğunun tahmin edildiği ilk aşamada, literatürde yer alan farklı tahmin yöntemleri kullanılmaktadır. Ardından, geliştirilen ajan-tabanlı model ile farklı tipteki araçlar için maksimum faydalı park önerileri sunulmaktadır. Burada kalkış noktası ile aday otoparklar arasındaki sürüş mesafesi/süresi, varış noktası ile aday otoparklar arasındaki yürüme mesafesi, otopark ücreti, aday otoparkların etrafındaki trafiğe karşılık gelen yönlendirilen araç derecesi ve otoparkların uygunluk derecesi dikkate alınmaktadır. Mikro ölçekte, söz konusu fayda fonksiyonu parametrelerine verilen ağırlık cinsinden farklı kullanıcı davranışları ele alınmaktadır. Makro ölçekte ise sistemi oluşturan farklı aktörler (araçlar ve otoparklar) için farklı bakış açılarını yansıtacak şekilde yürüme mesafesi eşik değerinin ve ücret eşik değerinin farklı değerleri için senaryolar oluşturulmuştur. Buna ek olarak, önerilen park yönetim sisteminin önemini ve gerekliliğini vurgulamak amacıyla, rezervasyonlu ve rezervasyonsuz araç tiplerine ek olarak önerilen sistemi kullanmayarak rassal arama yapan araçlar da ele alınmıştır. Uygun park yeri arayan araçların, geliştirilen sistemi kullanım oranları da yürüme mesafesi ve ücret eşik değerlerine ek olarak bir diğer senaryo parametresi olarak dikkate alınmıştır. Uygulama aşamasında, dünyadaki bilinen bir park yönetim sisteminin veri seti kullanılmıştır. Söz konusu veri seti kullanılarak farklı senaryolar için elde edilen sonuçlar çeşitli performans parametrelerine göre analiz edilmiştir. Son olarak, farklı park yönetim stratejilerini simüle ederek elde edilen sonuçların analiz edilebilmesi için bir kullanıcı arayüzü prototipi geliştirilmiştir.
Alüminyum döküm hatalarının derin öğrenme yaklaşımıyla tespiti ve sınıflandırılması
(Bursa Uludağ Üniversitesi, 2022) Parlak, İsmail Enes; Emel, Erdal; Fen Bilimleri Enstitüsü; Endüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı
Eşsiz özellikleri nedeniyle, yüksek basınçlı döküm tekniğiyle üretilen alüminyum döküm parçaları, özellikle otomotiv endüstrisinde yaygın olarak kullanılmaktadır. Bununla birlikte döküm parçalarının muayenesi, başka türlü görülemeyen iç kusurları incelemek için X-ışını gibi teknolojiler kullanılarak kritik bileşenlerin tahribatsız test edilmesini gerektiren bir süreçtir. Böylesine zaman alıcı bir görsel muayene, azami dikkatle iyi eğitilmiş uzmanlar gerektirir. Bu çalışmada, alüminyum döküm parçalarının iç kusurlarını uluslararası bir standarda uygun olarak tespit etmek, seviyelendirmek ve bu kusur bilgileriyle döküm süreci parametrelerini ilişkilendirmek amaçlanmıştır. Kullanılan veri seti (Al-Cast veri seti), X-ışını görüntülerinden oluşan özgün bir veri seti olup tüm görüntüler dikkatlice etiketlenmiştir ve tahribatsız muayene topluluğu için açık erişimli olarak paylaşılmıştır. Kusurların tespiti için derin öğrenme tabanlı bir nesne tespit yöntemi kullanılmış olup, tespitler gerçek-zamanlı ve yüksek doğrulukta (0.97'lik mAP değeri) gerçekleştirilmektedir. Tespitten elde edilen bilgilerle k-ortalamalar++ kümeleme algoritmasından faydalanılarak kusurlar, ASTM standartlarına göre kusur oranları belirlenerek seviyelendirilir. Ayrıca yedi farklı döküm süreci parametresi kullanılarak kusur oranı çıktısı üzerinden nispeten az sayıda yapılan deneylerle bu parametrelerin kusur oranına etkileri analiz edilmiştir. Sonuçlar özellikle ikinci faz piston hızı, üçüncü faz basıncı ve enjeksiyon dolu noktasının kusur oranı üzerinde anlamlı bir etkiye sahip olduğunu göstermektedir. Çalışma bütünsel olarak hem kalite kontrol hem de üretim aşamasında bir karar destek sistemi olarak kullanılmak üzere önemli bir potansiyele sahiptir.
Araç paylaşım sisteminde otonom elektrikli araç kullanımı
(Bursa Uludağ Üniversitesi, 2023) Küçük, Merve Köse; Çavdur, Fatih; Fen Bilimleri Enstitüsü; Endüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı; 0000-0001-6877-2937
Bu tez çalışması kapsamında, otonom elektrikli araç tabanlı araç paylaşım sisteminin şehir içi hareketlilik, güvenli seyahat, çevre dostu düşük emisyona sahip ulaşım gibi konularda önemli potansiyel etkileri araştırılmıştır. Son yıllarda araç üreticileri araç verimliliğini arttırmak ve sera gazı emisyonlarını azaltmak için farklı teknolojiler aramakta, aynı zamanda müşterilerin hareketlilik ve esneklik bakımından çeşitli beklentilerini karşılamayı amaçlamaktadır. Araç paylaşım sistemleri, sosyal ve çevresel faktörlerin olumsuz etkisini azaltacak ve müşteri ihtiyaçlarını en iyi derecede karşılayacak bir taşıma sistemi alternatifi olarak karşımıza çıkmaktadır. Araç paylaşım sistemleri ile arasında doğal bir sinerji bulunan elektrikli araç teknolojisi, çevre dostu taşımacılığın ilk uygulamalarından biri olarak değerlendirilmektedir. Ancak elektrikli araç kullanımında, yüksek maliyetli araç yer-değiştirme, sınırlı araç menzili, şarj istasyonlarına erişim ve uzun şarj süreleri gibi zorluklarla karşılaşılmaktadır. Bu tür zorlukların dikkate alındığı, sistem kullanıcılarına ait seyahat taleplerinin oluştuğu bir araç paylaşım sisteminin yönetimi, çözülmesi gereken çeşitli zor problemleri karşımıza çıkarmaktadır. Bu tez çalışması kapsamında otonom elektrikli araçların kullanıldığı bir araç paylaşım sistemi kurgulanarak, otonom elektrikli araç rotalama probleminin çözümü için kısıt programlama tabanlı bir sezgisel yaklaşım uygulanmıştır. “Yık-yeniden oluştur” prensibine dayanan sezgisel yaklaşımın yeniden çözüm oluşturma aşamasında geliştirilen kısıt programlama modelinden yararlanılmıştır. Geliştirilen kısıt programlama tabanlı sezgisel yaklaşımın, otonom elektrikli araç rotalama problemi üzerinde çözüm performansı ve süre açısından iyi sonuçlar ürettiği gözlenmiştir.
Ardışık makinelerde çoklu operasyona sahip işlerin eş zamanlı çizelgelenmesi
(Uludağ Üniversitesi, 2014-06-10) Gençosman, Burcu Çağlar; Özmutlu, H. Cenk; Beğen, Mehmet A.; Fen Bilimleri Enstitüsü; Endüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı
Bu doktora çalışmasının amacı; makine elverişlilik ve kaynak kısıtları altında ardışık makinelerde işlenmesi gereken farklı sayıda operasyona sahip işlerin bağımsız paralel makine ortamında eş zamanlı olarak çizelgelenmesi problemi için etkili çözüm yöntemleri geliştirmektir. Problemin çözümü için ilk olarak karışık tamsayılı programlama modeli (KTP1) geliştirilmiştir. Bu model teorik olarak problemi temsil etmekle birlikte, gerçek boyutlu problemlerin çözümünde yetersiz kalmıştır. Sonrasında, kısıt programlamanın özel kısıt tanımlamaları kullanılarak kısıt programlama modeli (KP1) geliştirilmiştir. KTP1 ve KP1 çözümleri karşılaştırılmış ve çeşitli iyileştirme çalışmaları gerçekleştirilmiştir. KP1 modelinin atama prosedürleri incelenerek blok atama yapabilen bir tamsayılı programlama modeli (TP1) geliştirilmiştir. Bu model de gerçek boyutlu problemlerle test edilmiş ve diğer yöntemlerden iyi olmasına rağmen optimal çözümlere istenen hızda ulaşamadığı görülmüştür. Bu problemi basitleştirmek amacıyla mantık-tabanlı Benders ayrıştırma tekniği (MTBA) kullanılmış ve MTBA1 ve MTBA2 olarak adlandırılan iki farklı algoritma geliştirilmiştir. Algoritmalarda kullanılan kesimler çeşitlendirilerek iyileştirme çalışmaları gerçekleştirilmiştir. Son olarak, MTBA algoritmasından esinlenilerek TP2/TP1 algoritması geliştirilmiş ve yöntemin optimum sonucu garantilediği ispatlanmıştır. Yapılan karşılaştırmalar sonucunda, TP2/TP1 algoritması ile dakikalar içinde gerçek boyutlu problemlerin optimal çözümlerine ulaşılabildiği görülmüştür.
Çapraz sevkiyatta ürün akış ve yerleşim probleminin bütünleşik optimizasyonu
(Uludağ Üniversitesi, 2015-06-15) Küçükoğlu, İlker; Öztürk, Nursel; Fen Bilimleri Enstitüsü; Endüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı
Bu tez çalışması, çapraz sevkiyat şebekelerinde üretici noktalarından müşteri noktalarına olan ürün akışları ve yerleşim planlarında toplam taşıma maliyetlerini en aza indirecek bir çözüm yaklaşımı sunmaktadır. Bu kapsamda; çapraz sevkiyat şebekesinde ulaştırma problemi ve çapraz sevkiyat merkezlerinde araç-kapı atama problemi birlikte ele alınmıştır. Ayrıca problemde, araçlara ve çapraz sevkiyat merkezi alanlarına ait iki boyutlu yerleşim planları da göz önüne alınmıştır. Çapraz sevkiyatta ürün akış ve yerleşim problemi (ÇSÜAYP) olarak adlandırılan bu problem iki farklı modelleme yaklaşımı ile formüle edilmiştir. Matematiksel modeller üzerinde gerçekleştirilen sayısal analizler, kesin çözüm veren yöntemlerin büyük boyutlu problemlerin çözümünde yetersiz kaldığını göstermiştir. Bu nedenle problemin çözümü için hibrit bir sezgisel algoritma geliştirilmiştir. Bu algoritmanın oluşturulması esnasında; tavlama benzetimi (TB) algoritması, tabu arama (TA) algoritması, genetik algoritma (GA), diferansiyel gelişim algoritması (DGA) ve parçacık sürüsü optimizasyonu (PSO) algoritması dikkate alınmıştır. Beş temel algoritmanın yanı sıra çalışmada; GA, DGA ve PSO'nun TB ile hibrit yapıları geliştirilmiştir. Oluşturulan algoritmaların test edilmesi sonucunda en iyi performansı TB ve sıralı çaprazlama (SÇ) yönteminin kullanıldığı GA'dan elde edilen hibrit yapı (HGA-TB-SÇ) göstermiştir. Elde edilen sonuçlar, HGA-TB-SÇ'nin ÇSÜAYP için kabul edilebilir işlem zamanları içinde etkin sonuçlar bulduğunu göstermiştir. Tez çalışması neticesinde geliştirilen HGA-TB-SÇ ile işletmelerin rekabet gücünü arttırmaları konusunda gerçek hayata ait çapraz sevkiyat uygulamalarında kullanılabilecek etkin bir çözüm yöntemi sunulmuştur.
Elektromanyetik algoritmanın karşılaştırmalı analizi ve geliştirilmesi
(Uludağ Üniversitesi, 2014-12-12) Yurtkuran, Alkın; Emel, Erdal; Fen Bilimleri Enstitüsü; Endüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı
Günümüzün rekabetçi koşulları, karşılaşılan problemlerin çözümünde kabul edilebilir süreler içerisinde uygun çözümlere erişmeyi, kaçınılmaz kılmaktadır. Her geçen gün artan oranlarda zorluk derecesine sahip bir çok gerçek hayat problemi bilgisayar ortamında modellenerek, bir optimizasyon problemine dönüştürülmekte ve uygun araçlarla çözülmeye çalışılmaktadır. Ancak, bu tip problemlerin büyük boyutlu ve karmaşık oluşuna karşın kısa sürede optimal çözüm elde etme gerekliliği, kesin çözüm araçlarının yetersiz kalmasına sebep olmaktadır. Bu sebeple, zorluk derecesi yüksek problemlerin çözümünde zeki arama yöntemleri olarak tanımlanabilen meta sezgisel yöntemler, uygun bir çözüm aracı olarak son yıllarda araştırmacıların yoğun ilgisini çekmektedir. Söz konusu tez çalışması kapsamında, son yıllarda oldukça popülerleşen elektromanyetik algoritma (EMA) ele alınmış ve algoritma ile ilgili iyileştirme ve uygulama çalışmaları gerçekleştirilmiştir. Tez çalışmasında, ilk olarak EMA'nın performansının iyileştirilmesi ve geliştirilmesi hedeflenmiş ve bu kapsamda literatürden seçilen ve çokça kullanılan meta sezgisel yöntemlerin temel sürümleri ile EMA eşit koşullarda ve kısıtsız optimizasyon problemleri üzerinde karşılaştırılarak analiz edilmiştir. Yapılan analizler sonucunda, EMA'nın diğer popüler algoritmalardan farkları ortaya konularak, güçlü ve zayıf yönleri tespit edilmiştir. Ardından, hem diğer popüler yöntemlerin üstünlükleri, hem de EMA'nın güçlü ve zayıf yönlerinden esinlenilerek EMA için iyileştirme önerileri sunulmuştur. Geliştirilen önerilerin EMA performansına etkileri, bir deney tasarımı yaklaşımı ile istatistiksel olarak analiz edilmiştir. Analiz sonucunda, EMA'nın performansına anlamlı bir şekilde etki eden öneriler belirlenmiş ve bu önerilerin temel EMA yapısına uygulanması ile iyileştirilmiş EMA yapısı (iEMA) geliştirilmiştir. iEMA'nın performansı daha önce temel sürümleri kullanılan meta sezgisel yöntemlerin iyileştirilmiş sürümleri ile eşit koşullar altında analiz edilmiş ve iEMA'nın üstünlüğü istatistiksel olarak kanıtlanmıştır. Tez çalışmasının izleyen aşamalarında ise iEMA üzerinde küçük uyarlamalar yapılarak geliştirilen sürümler, farklı tipteki optimizasyon problemlerinin çözümüne uygulanmış ve detaylı analizler sonucunda söz konusu iEMA sürümlerinin kalitesi kanıtlanmıştır. Bu doğrultuda, doğrusal ve doğrusal olmayan kısıtlı optimizasyon problemlerini çözebilen iEMA sürümü (ciEMA), 0-1 tipindeki ikili sistem vektörlerle çalışabilen iEMA sürümü (biEMA) ve birleşimsel tipteki problemleri çözebilen iEMA sürümü (combiEMA) geliştirilmiştir. Söz konusu çalışma kapsamında geliştirilen her sürüm, literatürden alınan yöntemler ile karşılaştırılarak analiz edilmiş ve farklı uygulama çalışmalarında kullanılmıştır. iEMA ve sürümleri (ciEMA, biEMA, combiEMA) ile yapılan uygulamalar ve testlerin sonuçları incelendiğinde; son yıllarda oldukça popülerleşen bir meta sezgisel yöntem olan EMA'nın, bu tez çalışması kapsamında geliştirildiği ve küçük uyarlamalar ile farklı optimizasyon problemlerine rahatlıkla ve başarılı bir şekilde uygulanabildiği gösterilmiştir.
Genetik algoritmada çaprazlama operatörü için bir benzerlik ölçütü geliştirilmesi
(Uludağ Üniversitesi, 2013) Altan, Alper; Özmutlu, H. Cenk; Fen Bilimleri Enstitüsü; Endüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı
Genetik algoritmalar, birçok çözülmesi ve/veya modellemesi zor olan problemde iyi çözümler bulmak için sıklıkla kullanılan yaygın bir yöntemdir. Bu yöntemin en önemli aşamalarından bir tanesi çaprazlama aşamasıdır. Bu aşamada hangi kromozomların hangi kromozomlar ile çaprazlanacağı geleneksel genetik algoritma uygulamalarında rassal olarak belirlenmekte ve çeşitli çaprazlama kurallarına göre çaprazlama yapılmaktadır. Bu çalışmada eşleşmek için seçilen kromozomların hangisinin hangi kromozom ile eşleşeceği kararını, rassallıktan çıkararak, kromozomların benzerlik değerlerinin hesaplanması ile belirli kurallar çerçevesinde yapılması gerçekleştirilmiştir. Bu amaca yönelik olarak yeni bir benzerlik ölçütü tanımlanmıştır. Yeni benzerlik ölçütü tanımlanırken, bilgi teknolojileri alanında sıklıkla içerik benzerliğini tespit etmek için kullanılan ve sadece elemanları değil de onların sıralamalarını da dikkate alan ölçütlerden esinlenilmiştir. Geliştirilen metot genetik algoritmaların yaygın olarak kullanıldığı iki problem tipi için test edilmiş ve sonuçları sunulmuştur. Analizler sonucu test edilen iki problem için de, yeni geliştirilen benzerlik ölçütü kullanılarak yürütülen algoritmanın, standart genetik algoritma metoduna göre daha iyi sonuç verdiği tespit edilmiştir.
Global dış satın alma için akıllı karar destek sistemi tasarımı
(Uludağ Üniversitesi, 2012) Aksoy, Aslı; Öztürk, Nursel; Fen Bilimleri Enstitüsü; Endüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı
Global dış satın alma, işletmenin belirli bir faaliyetini farklı ülkedeki bir tedarikçiye iletmesi olarak tanımlanabilir. Global dış satın alma bir yandan işletmelerin temel yetkinliklerini geliştirmesine olanak sağlarken, bir yandan da işletmelerin daha esnek bir yapıya sahip olmasını kolaylaştırır. Hazır giyim sektörü, belirsiz talep yapısı, ürün çeşitliliği, üretim aşamalarında insan emeğinin yoğun olması ile oldukça karmaşık bir yapıya sahiptir. Özellikle talebin belirsiz olması ve ürün çeşitliliği tedarik zinciri yönetimini zorlaştırmaktadır. Yapılan doktora tez çalışmasının amacı; bir işletmede belirli bir ürün için talep tahminin yapıldığı ve ilgili ürün için ?yap ya da satın al? kararının verildiği, eğer karar satın al yönünde ise nereden satın alınacağı bilgisini de veren bulanık mantık tabanlı global dış satın alma karar destek sisteminin oluşturulmasıdır. Çalışma ile ilgili uygulama hazır giyim sektöründe yapılmıştır.Hazır giyim sektöründe farklı süreçlerin farklı ülkelerde bulunması sık karşılaşılan bir durumdur. Tedarik zincirine yabancı üyelerin de girmesiyle, tedarik zinciri yönetimi karmaşık hale gelmektedir. Hazır giyim sektörünün karmaşık yapısı nedeni ile geçmiş satış verisi oluşmayabilir; çünkü belirli bir ürün, tahmin yapılacak sezonda ilk defa koleksiyonda yer alıyor olabilir ve bir sonraki koleksiyonda da yer almayabilir. Ayrıca sektör, ülkedeki politik ve finansal değişimlerden çok fazla etkilendiğinden, bu anlık değişimlerin istatistiksel yöntemlerle takip edilebilmesinin mümkün olmadığı düşünülmektedir. Bu nedenle talep tahmin yöntemi olarak sinirsel ağ tabanlı bulanık çıkarım yöntemi kullanılmıştır. Global dış satın alma probleminde karar kriteri olarak sadece maliyet önemli gibi görünse de, gerçekte birçok kriterin eş zamanlı değerlendirilmesi gerekmektedir. Çok kriterli karar verme uygulamalarının çözümünde de bulanık mantık sıkça tercih edilmektedir. Oluşturulan karar destek sistemi için bulanık mantık kullanılmasının nedeni, bulanık mantığın insan yargı sistemine olan benzerliğidir. Ayrıca bulanık mantık uygulamaları diğer yapay zeka tekniklerine göre problemin yapısında bulunan belirsizliklerin üstesinden daha iyi gelmektedir. Hazır giyim sektöründe global dış satın alma kararlarının değerlendirilmesi için mevcut bir analitik yöntem olmadığı belirlenmiştir. Karar süreci oldukça karmaşık olmasına rağmen tamamen karar vericiye bağlıdır. Oluşturulan karar destek sistemi ile karar sürecinin karar vericiye bağlılığı azaltılmış ve tüm işletmelerin kolaylıkla kullanabileceği etkin bir sistem tasarımı yapılmıştır.
İnsansız hava aracı destekli araç rotalama problemi
(Uludağ Üniversitesi, 2018-09-07) Yürek, Emine Eş; Özmutlu, Hüseyin Cenk; Fen Bilimleri Enstitüsü; Endüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı
Araç rotalama problemi, literatürde ve gerçek hayatta en sık çalışılan problemlerden biridir. Bu problemin yeni ortaya çıkan ve insansız hava araçlarını (İHA) dağıtım faaliyetlerine entegre eden yeni bir türevi, kamyon ve İHA'ların, zaman ve konum olarak koordinasyonunu sağlayarak eşzamanlı dağıtım yapmalarını amaçlamaktadır. Bu tez çalışması kapsamında, ilk olarak, tek kamyon ve tek İHA'nın eşzamanlı dağıtım yaptığı problemin (ARP-İHA) çözümü için, 2-aşamalı, yinelemeli bir kesin çözüm yaklaşımı geliştirilmiştir. Bu yaklaşımda, kamyon rotası ilk aşamada belirlenmektedir. İHA rotası ise ikinci aşamada, geliştirilen karışık tamsayılı doğrusal programlama modeli çözülerek eniyilenmektedir. Çözüme en kısa kamyon rotası ile başlanarak, atama ve rotalama kararları yinelemeli olarak iyileştirilmektedir. Yapılan sayısal çalışma ile, çözüm yaklaşımının performansı değerlendirilmiştir. Sonrasında, orta ve büyük ölçekli ARP-İHA'ların çözümü için, makine öğrenmesi ile fonksiyon kestirimine dayanan melez bir genetik algoritma geliştirilmiştir. Literatürdeki mevcut çalışma ile karşılaştırılan sonuçlar, küçük ve orta ölçekli problemlerde melez genetik algoritmanın daha başarılı olduğunu göstermiştir. Önerilen kesin çözüm yaklaşımı ve melez genetik algoritma, kamyon ve birden fazla İHA'nın eşzamanlı dağıtım yaptığı (ARP-mİHA) probleme uyarlanmıştır. Bilindiği kadarıyla, tez kapsamında kabul edilen varsayımları dikkate alarak, ARP-mİHA için geliştirilmiş kesin ve sezgisel çözüm yaklaşımları, ilk kez bu tez çalışması tarafından önerilmektedir. Yapılan sayısal çalışma ile, geliştirilen yöntemlerin performansı ve İHA sayısındaki artışın dağıtım sürelerine etkisi analiz edilmiştir.
İşlerin bölünerek çizelgelenmesi için geliştirilen genetik algoritma ve uygulama
(Uludağ Üniversitesi, 2014-10-16) Eroğlu, Duygu Yılmaz; Özmutlu, H. Cenk; Fen Bilimleri Enstitüsü; Endüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı
Bu tez çalışmasında, bölünebilir ve aynı zamanda iş sırası ve makine bağımlı hazırlık süreli (Sijk) işler içeren, ilişkisiz paralel makine (Rm) çizelgeleme probleminde, işin tamamlanma zamanının (Cmax) en küçüklenmesi hedeflenerek, karışık tam sayılı modeller (MIP) ve genetik algoritmalar geliştirilmiştir. Tez çalışmasının literatüre ilk katkısı, iş bölme ve çizelgelemenin eş zamanlı yapıldığı, değişken alt iş sayıları içeren yeni algoritmalar tanıtması olmuştur. Bilindiği kadarıyla, işlerin bölünebildiği Rm/Sijk/Cmax problemi için, literatürde herhangi bir veri kümesi bulunmamaktadır. Önerilen algoritmanın doğrulanabilmesi amacıyla, Rm/Sijk/Cmax problemi için, literatürdeki veri kümesi dikkate alınmış ve önerilen algoritma, işlerin bölünmediği duruma indirgenmiştir. Daha rekabetçi sonuçlar elde edebilmek için ise, genetik algoritmaya yerel arama tekniği de dâhil edilmiş ve GALA geliştirilmiştir. Yerel arama sonuçlarını genetik algoritmaya adapte edebilen algoritmalar geliştirilmiştir ve bu da tez çalışmasının literatüre ikinci katkısıdır. Yeni melez yapıya dayanarak, işlerin bölünebildiği Rm/Sijk/Cmax problemi için geliştirilen algoritma tekrar tasarlanmış ve GAspLA ortaya çıkmıştır. Geliştirilen üç adet yeni MIP modeli, bölme çizelgeleme kararını eş zamanlı vermektedir ve tez çalışmasının literatüre üçüncü katkısıdır. GAspLA sonuçlarının, MIP modelini başlangıç çözüm kümesi ile beslediği GAspLAMIP uygulaması ise tez çalışmasının literatüre dördüncü katkısıdır. Çalışmanın, literatüre beşinci katkısı, tekstil endüstrisinde, gerçek çizelgeleme problemini de çözümleyebilmesidir. Bu aşamada, makine uygunluk kısıtı da eklenmiş, büyük boyutlu problemler için GAspLA_LSP geliştirilmiştir.
Kestirimci bakımda hibrit prognostik yaklaşımlar kullanılarak kalan faydalı ömür tahmini
(Bursa Uludağ Üniversitesi, 2024) Ensarioğlu, Kıymet; Emel, Erdal; İnkaya, Tülin; Fen Bilimleri Enstitüsü; Endüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı; 0000-303-558-803
Kalan Faydalı Ömür’ün (RUL) doğru bir şekilde tahmin edilmesi, turbo fan motorlarının prognostiğindeki en zor sorunlardan biridir. Son dönemlerde, turbo fan motorlarının RUL tahmininde kullanılan yöntemler ağırlıklı olarak veri odaklı modelleri içermektedir. Sensör verilerine uygulanan önişlemler prognostik modellerin daha iyi performans göstermesi için gereklidir. Turbo fan motorları üzerine yapılan çalışmaların birçoğunda, normal/sağlıklı çalışma süresince sabit bir başlangıç RUL değeri ile başlayan ve belirli bir kırılma noktasından sonra azalan parçalı-doğrusal (PwL) etiketleme yöntemi kullanır. Bu çalışmada RUL tahmini için öznitelik oluşturma, değişim noktası algılama tabanlı PwL etiketlemesi ve 1D-CNN-LSTM (Tek boyutlu- Evrişimli Sinir Ağları -Uzun Kısa Dönemli Bellek) hibrit sinir ağı modelini kullanan prognostik bir prosedür tasarlanmıştır. Tasarlanan prosedür C-MAPSS veri setinin bir alt veri seti olan FD001 üzerinde değerlendirilmiştir. Deneysel sonuçlar, yeni oluşturulan fark özniteliğinin girdi olarak kullanılmadığı modeller ve geleneksel makine öğrenmesi ile erken dönem derin öğrenme metotlarının kullanıldığı sinir ağı modelleriyle karşılaştırılmıştır. Bununla birlikte literatürde benzer metotları kullanan diğer çalışmalarla da karşılaştırılmıştır. Yapılan çalışmanın temel katkıları (i) oluşturulan yeni fark özniteliğinin tahmin performansını iyileştirmesi (ii) CNN’in öznitelik çıkarma yeteneğinin sinir ağının performansını iyileştirmesidir. Önerilen prosedür, turbo fan motorlarının RUL tahminini gerçek hayat uygulamasına yaklaştırmış ve motorlarının erken çalışma dönemlerinde daha doğru tahmin sonuçlarına olanak sağlamıştır.
Montaj hattı dengeleme problemlerinde çevrim süresinin minimizasyonu için yeni yaklaşımlar: Paralel görev atama ve paralel istasyon oluşturma
(Uludağ Üniversitesi, 2017) Altunay, Hakan; Özmutlu, H. Cenk; Fen Bilimleri Enstitüsü; Endüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı
Bu tez çalışmasında, montaj hattı dengeleme literatüründe henüz çok yeni teknikler olan paralel görev atama ve paralel istasyon oluşturma yaklaşımlarından yararlanılmıştır. Paralel görev atama yaklaşımı gereği, işlerin (görevlerin) bölünemezliği varsayımı korunarak, bazı görevlerin birden fazla istasyona atanabilmesine izin verilmektedir. Paralel istasyon oluşturma yaklaşımında ise birbirleri ile aynı ekipman ve donanıma sahip eş istasyonların, üretim hattının herhangi bir aşamasında birden fazla sayıda yer alabilmesine imkân tanınmaktadır. Bu yaklaşımlar, özellikle işlem süresi çevrim süresinden büyük görevlerin bulunduğu veya görev süreleri arasındaki farkın çok yüksek olduğu montaj hatlarında, çevrim süresinin düşürülerek üretim oranlarının istenilen seviyelere çıkarılmasında en etkili yöntemler arasındadır. Bununla birlikte, bu yaklaşımların; mevcut işgücü ve sürenin verimli kullanılması, atıl sürelerin minimize edilmesi, müşteri taleplerindeki dalgalanmalara ve üretim ortamında meydana gelebilecek olası aksaklıklara karşı zamanında önlem alınabilmesi gibi birçok avantajı mevcuttur. Bu çalışmanın amacı, paralel görev atama ve paralel istasyon oluşturma yaklaşımlarından yararlanılarak geliştirilen matematiksel programlama modellerinin ve paralel istasyon oluşturma yaklaşımını temel alan sezgisel bir yöntemin, montaj hattı dengeleme problemlerinde uygulanabilirliğini göstermek ve bu yöntemlerin literatüre kazandırılmasını sağlamaktır. Çalışmanın ilerleyen bölümlerinde, önerilen sezgisel yöntem ve matematiksel modellere yönelik açıklamalara ayrıntılı olarak değinilmiştir. Bu çalışma kapsamında önerilen sınırlandırılmamış özellikteki modellerin montaj hattı felsefesine aykırı sonuçlar ürettiği belirlenmiştir. Bu sebeple, önerilen modellere ek olarak, görevler arası geçiş süreleri ve açılan her bir paralel istasyon için söz konusu olan ceza katsayısı değerlerini de içeren yeni matematiksel modellerin geliştirilmesi sağlanmıştır. Çalışmanın son aşamasında ise yapılan kapsamlı bir uygulama çalışması ile önerilen çözüm yöntemlerinin ürettikleri sonuçlar ve çözüm performansları karşılaştırmalı olarak analiz edilmiştir
Otomobil sürücülerinin farklı trafik ve yol koşullarındaki bilişsel yüklerinin araştırılması
(Bursa Uludağ Üniversitesi, 2024) Ulusu, Hilal Atıcı; Gündüz, Tülin; Fen Bilimleri Enstitüsü; Endüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı; 0000-0001-8347-0806
Bu tez çalışmasının amacı farklı trafik yoğunluğu, yol tipi ve kişisel özelliklerin otomobil sürücülerinin zihinsel iş yükleri üzerinde yarattığı etkinin araştırılmasıdır. Sürücülerin zihinsel iş yükleri elektroensefalografi (EEG) sinyallerinden hesaplanan bant gücü ve indeks değerleri ile sayısal olarak ortaya koyulmuş, algılanan iş yükü NASA Görev Yükü İndeksi (NASA-TLX) ile sübjektif olarak da ölçülmüştür. Çalışmadaki sürüş deneyleri gerçek trafik ortamında 39 katılımcı ile belirli bir rota üzerinde gerçekleştirilmiştir. Alfa, teta, beta bant gücü ve mental durum indeksleri sakin hal ve sürüş arasında anlamlı farklılık göstermiştir. Kadın sürücülerin zihinsel iş yükü erkeklere göre daha yüksek bulunmuştur. Otuz yaş altı genç sürücülerin daha az zihinseliş yüküne sahip olduğu görülmüştür. Ayrıca otomobil sürme tecrübesi yirmi yıl ve üzerinde olan sürücülerin, daha az tecrübeli sürücülere göre zihinsel olarak daha azzorlandığı tespit edilmiştir. Gerçek trafikteki sürüş verileri üzerinde istatistiksel çıkarımlar gerçekleştirildikten sonra makine öğrenmesi modelleri kullanılarak sürücülerin zihinsel iş yükünün sınıflandırılması amaçlanmıştır. EEG bant güçleri, EEG tabanlı mental durum indeksleri ve bireysel faktörlerin öznitelik olarak kullanıldığı ve zihinsel iş yükünün trafik yoğunluğu ve yol tipine göre etiketlendiği iki farklı veri kümesi oluşturulmuştur. Karşılıklı Bilgi (MI) ve Temel Bileşen Analizi (PCA) yöntemleriyle öznitelik seçimi yapılmış, ardından Destek Vektör Makineleri (SVM), k En Yakın Komşu Algoritması (kNN), Rassal Orman (RO) ve Yapay Sinir Ağı (YSA) modelleriyle zihinsel iş yükü sınıflandırılmıştır. Sınıflandırmada iki yaklaşım benimsenmiştir: Katılımcılar-arası ve katılımcı-bazında sınıflandırma. Katılımcılar-arası sınıflandırmada iki veri kümesi için en etkili öznitelikler frontal bölgedeki teta bant güçleri olmuştur. Trafik yoğunluğuna göre etiketlenen veri üzerinde en iyi sınıflandırma performansını %78,62 doğruluk değerine ulaşan PCA-RO modeli vermiştir. Yol tipinegöre etiketlenen veri kümesinde ise öznitelik seçimi olmadan RO modeli %86,24doğruluk ile en iyi sonucu vermiştir. Katılımcı-bazında sınıflandırmada her sürücü için zihinsel iş yükünü sınıflandırmada en etkili olan öznitelikler değişkenlik göstermiştir. Katılımcı-bazında trafik yoğunluğuna ve yol tipine göre etiketlenen veri kümeleri için en yüksek doğruluk değerleri sırasıyla %96,51 ve %98,06 olarak bulunmuştur.
Otomotiv endüstrisinde tersine tedarik zinciri ağı tasarımı
(Uludağ Üniversitesi, 2015-06) Ene, Seval; Öztürk, Nursel; Fen Bilimleri Enstitüsü; Endüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı
Son yıllarda, hammadde ve doğal kaynakların azalması, çevre bilincinin artması ve sosyal sorumluluklar, işletmeleri ürettikleri ürünlerin tüm yaşam çevrimi için çevreye duyarlı stratejiler geliştirmeye yöneltmiştir. Yürürlüğe giren yönetmelikler ile pek çok endüstri alanını etkileyen ürün geri kazanım ve geri dönüşüm uygulamaları, hem ömrünü tamamlamış ürünlerden kaynaklanan atıkların ve dolayısıyla çevreye verilen zararın azaltılmasını sağlamakta hem de kazanılan malzemelerin değerleri ile ekonomik fayda sağlamaktadır. Ürün geri kazanım sürecinde, ürün akışının tersine dönmesiyle çok kaynaklı bir yapı oluşumunun yanı sıra, çeşitli belirsizlik faktörlerinin de eklenmesi sonucunda sürecin yönetimi oldukça karmaşıklaşmaktadır. Ürün geri kazanım sürecinin etkin olarak uygulanabilmesi için uygun bir lojistik altyapının oluşturulması gerekmektedir. Bu tez çalışmasının amacı, ömrünü tamamlamış araçların geri kazanım faaliyetlerinin yönetimi için tersine tedarik zinciri ağı tasarımını yapmak ve tersine tedarik zinciri ağına giriş yapacak ömrünü tamamlamış araç adedini tahmin etmektir. Tersine tedarik zinciri ağı tasarımı probleminin çözümü için öncelikle matematiksel model geliştirilmiştir. Ardından, büyük boyutlu problemlerde kabul edilebilir sürelerde çözüm elde edebilmek amacıyla genetik algoritma ve parçacık sürü optimizasyon algoritması probleme özgü olarak tasarlanmıştır. Tasarlanan algoritmalarda aday çözüm gösterimi için öncelik tabanlı kodlama yaklaşımı kullanılmıştır. Yapılan deneysel çalışmalar sonucunda, önerilen çözüm yaklaşımları ile ağ tasarım problemi için başarılı sonuçlar elde edildiği görülmüştür. Ömrünü tamamlamış araç adedi tahmini için ise gri modelleme tabanlı bir tahmin sistemi geliştirilmiştir. Geliştirilen tahmin sistemi ile Türkiye için önümüzdeki yıllara yönelik ömrünü tamamlamış araç adedi tahmin çalışması yürütülerek elde edilen sonuçlar önerilen algoritmaya bütünleştirilmiştir ve Türkiye'de ömrünü tamamlamış araçların geri kazanım süreci için tersine tedarik zinciri ağı tasarımı ve planlanması yapılmıştır.
Satış ve talep tahmini için derin transfer öğrenme metodolojisinin geliştirilmesi
(Bursa Uludağ Üniversitesi, 2024-03-27) Erol, Begüm; İnkaya, Tülin; Fen Bilimleri Enstitüsü; Endüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı; 0000-0001-9131-3317
Satış ve talep tahmini, tedarik zinciri yönetiminde kritik bir role sahiptir. Hızlı, doğru ve etkin tahminler için gelişmiş tekniklere ihtiyaç duyulmaktadır. Gelişen teknoloji ile birlikte son yıllarda satış ve talep tahmininde derin öğrenme (Deep Learning – DL) yöntemlerinin kullanımı yaygınlaşmıştır. DL ile yapılan tahminlerde başarılı sonuçlar elde edilmektedir. Ancak DL eğitimi için hem büyük miktarda veriye ihtiyaç duyulmaktadır, hem de kullanılan veri miktarı arttıkça modelin eğitim süresi katlanarak artmaktadır. Buna çözüm olarak, kaynak alandaki veri ile ön eğitilmiş ağdan edinilen bilgilerin hedef alana aktarımını sağlayan transfer öğrenme kullanılmaktadır. Bu tez çalışmasında, satış ve talep tahmini için bilgi aktarımını sağlayan derin transfer öğrenme (Deep Transfer Learning – DTL) tabanlı metodolojiler geliştirilmiştir. Satış verileri tek ve çok değişkenli zaman serileri olarak ele alınmıştır. İlk olarak, satış ve talep tahmininde en uygun DL yöntemini seçmek amacıyla dokuz farklı DL yöntemi karşılaştırılmıştır. Parametrik olmayan istatistiksel testler yardımıyla LSTM yöntemi seçilmiştir. İkinci olarak, uzaklık tabanlı kaynak seçimi ile tek kaynaklı DTL modeli önerilmiştir. Sonrasında, transfer öğrenmede aktarım başarısını tahmin eden rastgele orman modeli geliştirilerek kaynak seçiminde açıklanabilirlik sağlanmıştır. Rastgele ormanda seçilen öznitelikler ile derin kümeleme tabanlı DTL modeli geliştirilmiştir ve bu modele topluluk öğrenme uygulanmıştır. Bu metodoloji kümeleme ve topluluk tabanlı DTL metodolojisi olarak adlandırılmıştır. Ayrıca, geliştirilen metodolojide çoklu kaynak seçimi için ağırlıklandırma mekanizması geliştirilmiştir. Son olarak, önerilen metodolojiler çok değişkenli satış verilerine uyarlanmıştır. Çeşitli veri setleri ile yapılan deneysel çalışmalarda, kümelemenin benzer satış verilerinin tespitini sağlayarak tahmin doğruluğunu arttırdığı görülmüştür. Ayrıca, çok kaynaklı DTL yaklaşımlarının tek kaynaklı DTL yaklaşımlarına göre tahmin sonuçlarını iyileştirdiği gözlenmiştir. Geliştirilen metodolojiler; enerji, finans, çevre ve tedarik zinciri gibi çeşitli üretim ve hizmet sektörlerinde uygulanabilir niteliktedir.
Sinirsel ağları kullanarak projelerde efor tahmini
(Bursa Uludağ Üniversitesi, 2023-03-09) Şengüneş, Burcu; Öztürk, Nursel; Fen Bilimleri Enstitüsü; Endüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı; 0000-0002-4737-8671
Proje efor tahmini, proje yönetiminde kritik öneme sahiptir. Proje için gereken eforun tahmin edilmesi, özellikle projenin erken aşamalarında belirsizlik seviyesinin yüksek olmasından dolayı oldukça zordur. Bu tez çalışmasının amacı, fotonik sektöründe müşteriye özel makinelerin geliştirildiği projeler için efor tahmininde kullanılacak bir sistemin geliştirilmesidir. Bu çalışma kapsamında, iki ayrı yapay sinir ağı (YSA) modeli önerilmiştir. Birinci model, makine geliştirme projesinin otomasyon aşaması için gereken eforu tahminlemek üzere geliştirilmiştir. Tasarım, satın alma, üretim, otomasyon ve test aşamalarından oluşan makine geliştirme projelerinde, otomasyon aşaması yüksek belirsizlik içermektedir. Müşterinin üretimini manuel olarak gerçekleştirdiği fotonik ürünün üretim sürecinin, bir makine tarafından otomatik bir şekilde gerçekleştirilmesi için gereken süreç gereksinimlerini belirlemek oldukça zordur. Bu belirsizlik ortamında projenin otomasyon aşaması için gereken eforun tahmin edilebilmesi önem arz etmektedir. İkinci YSA modeli ise makine geliştirme projesi için gereken toplam proje eforunu tahminlemek üzere önerilmiştir. Geliştirilen iki model, gereken eforu proje ve makine karakteristiklerinden yola çıkarak tahmin etmektedir. YSA modelleri, 11 adet gerçek hayat makine geliştirme projesi ile test edilmiştir. Tahmin doğruluğunu ölçümlemek için PRED(%25) değeri kullanılmış olup, bu değer otomasyon eforu ve toplam proje eforu tahmini modelleri için sırası ile %73 ve %91 olarak hesaplanmıştır. Elde edilen veriler göz önünde bulundurulduğunda geliştirilen modeller ile umut verici sonuçlar elde edildiği sonucuna varılmıştır. Ayrıca proje yöneticileri için bu sistemin kullanımını kolaylaştırmak amacıyla YSA tabanlı bir karar destek sistemi geliştirilmiştir.
Yatırım fonu kapanış fiyatının (net aktif değerinin) ve performansının fon portföy dağılımından faydalanılarak tahmin edilmesi
(Bursa Uludağ Üniversitesi, 2022-06-30) Yılmaz, Ümit; Orbak, Ali Yurdun; Fen Bilimleri Enstitüsü; Endüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı; 0000-0003-4268-8598
Yatırım fonları, profesyonel bir şekilde yönetilen ve yatırımcıların paralarını bir araya getirerek çeşitli yatırım araçlarına yatırım yaparak yatırımı çeşitlendirmek suretiyle riski tabana yayan önemli finansal yatırım türlerinden birisidir. Yatırım fonlarının sayısı son yıllarda giderek artmaktadır. Bu gerçek, belirli yatırım fonlarının seçilmesinin, aynı yatırım evreninde faaliyet gösteren fonlar hakkında bilgi toplamak ve analiz etmek açısından önemli bir yatırımcı çabası gerektirdiğini göstermektedir. Yatırım fonlarının kapanış fiyatlarının doğru bir şekilde tahmin edilmesi yatırımcılar açısından giderek daha önemli bir konu haline gelmiştir. Yatırım fonlarının gelecek performanslarının doğru tahminini sağlayan modellerin geliştirilmesi ile yatırım fonu yatırımcılarına büyük destek sağlanacaktır. Bu modellerin kullanımı, orta-uzun vadede yatırım yapmak isteyen yatırımcılar için uygun yatırım fonu seçimini kolaylaştıracaktır. Bu tez çalışmasının amacı, Yapay Sinir Ağları (YSA) ve Doğrusal Olmayan Dışsal Girdili Otoregresif Ağ (NARX) kullanarak, fon portföy dağılımı ve performans değerlendirme yöntemleri değerleri yardımıyla bir menkul kıymet yatırım fonunun kapanış fiyatını doğru tahmin etmektir. Çalışmada yapılan analiz, yatırımcılara yararlı bir bakış açısı sağlayacak ve yatırımcıların yatırım fonu hakkında daha iyi kararlar almasına yardımcı olacaktır. Bu sayede yatırımcıların getirileri artacak, fon seçimi için sarf edilen efor ise azalacaktır.
Yenilenebilir enerji kaynaklarına dayalı akıllı enerji dağıtım sisteminin tasarımı
(Bursa Uludağ Üniversitesi, 2024-06-26) Doğan, Gülay Yıldız; Öztürk, Nursel; Fen Bilimleri Enstitüsü; Endüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı; 0000-0001-6810-8198
Son yıllardaki nüfusun hızlı artması, ekonomilerin büyümesi ve teknolojinin ilerlemesi ile birlikte elektrik enerjisinin tüketiminde önemli bir artış yaşanmaktadır. Elektrik enerjisi tüketimindeki artışlar, mevcut enerji kaynaklarının tükenmesine ve fosil yakıta dayalı elektrik üretiminden kaynaklı hava kirliliğine yol açmaktadır. Dünyada kaynakların çeşitlendirilerek sürdürülebilir enerji arzının sağlanması, enerji üretiminin çevreye zararlı etkisinin en aza indirilmesi, yenilenebilir enerji kaynaklarının değerlendirilmesi ve enerji verimliliğinin artırılması önemli hale gelmeye başlamıştır. Bu tez çalışmasının amacı, artan öneme sahip yenilenebilir enerji kaynaklı dağıtık üretim tesislerini akıllı şebekeye entegre etmektir. Şehirlerin enerji ihtiyacını karşılamak için gereken dağıtık üretim tesislerinin sayısına, kapasitesine ve şebekeye bağlanacağı konuma karar vermek için çok amaçlı karma tamsayılı doğrusal programlama modeli oluşturulmuştur. Modelin parametrelerinden biri olan elektrik enerjisi talebindeki belirsizliği ortadan kaldırmak için evrişimli sinir ağını (Convolutional Neural Network: CNN) ve uzun kısa süreli bellek sinir ağını (Long Short-Term Memory: LSTM) birleştiren bir derin öğrenme modeli önerilmiştir. Elektrik enerjisi talebini tahmin etmek için önerilen derin öğrenme modeli LSTM modeli ile karşılaştırılmıştır. İki model performans metrikleri ile karşılaştırıldığında CNN-LSTM hibrit modelinin LSTM modelinden daha iyi sonuçlar verdiği ve elektrik enerjisi talep tahmini için uygun olduğu görülmüştür. Çok amaçlı model ise ağırlıklı toplam yöntemi ve genetik algoritma ile çözülmüştür. Önerilen tahmin modeli ve programlama modelinin şehirlerin elektrik enerjisi ihtiyacını karşılayabilecek yenilenebilir enerji kaynaklarının planlanmasında ve şebekeye entegrasyonunda faydalı olacağı düşünülmektedir.

Browse

Browsing by Department "Endüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı"