000 05015nam a2200433 i 4500
001 200451994
999 _c200451994
_d70206
003 TR-AnTOB
005 20241105152335.0
007 ta
008 171111s2022 xxu e mmmm 00| 0 eng d
035 _a(TR-AnTOB)200451994
040 _aTR-AnTOB
_beng
_erda
_cTR-AnTOB
041 0 _atur
099 _aTEZ TOBB FBE END Ph.D’22 ÖZŞ
100 1 _aAslan Özşahin, Selcen Gülsüm
_eauthor
_9118957
245 1 0 _aKüme kapsama modellerinde belirsizliklerin ele alınması için otonom bulanık optimizasyon modeli geliştirilmesi /
_cSelcen Gülsüm Aslan Özşahin; thesis advisor Hüseyin Merdan.
246 1 3 _aGeneration of an autonomous approach to fuzzy set-covering models for uncertainty management
264 1 _aAnkara :
_bTOBB ETÜ Fen Bilimleri Enstitüsü,
_c2022
300 _axxii, 76 pages :
_billustrations ;
_c29 cm
336 _atext
_btxt
_2rdacontent
337 _aunmediated
_bn
_2rdamedia
338 _avolume
_bnc
_2rdacarrier
502 _aTez (Doktora Tezi)--TOBB ETÜ Fen Bilimleri Enstitüsü Ağustos 2022
520 _aTesis yerleşim modelleri, literatürde onlarca yıldır tedarik zinciri planlamasının öne çıkan bir dalı olarak incelenmiştir. Küme Kapsama Yerleşke Modelleri de bu minvalde belirli bir coğrafi bölgede tüm bölgeyi kapsamak için bir dağıtım ağı kurulmasını ve işletilmesini amaçlayan aynı zamanda sıklıkla kullanılan modellerden biridir. Ancak bu modellerde çözümün bulunmasında hayati öneme sahip veriler gerçek hayatta kâğıt üzerinde olduğu kadar kesin olmayıp, hesaplamaya dahil edildiklerinde modele bazı belirsizlik ve değişkenlikleri beraberinde getirmektedir. Bu araştırma çalışması kapsamında da gerçek hayatın karşımıza çıkardığı seyahat süresi belirsizliği yeni ortaya konulan otonom bulanık yaklaşım ile ele alınmış modele dahil edilmiştir. Bu çalışmanın başlıca yenilikçi yönleri şu şekilde sıralanmaktadır: i) Küme Kapsama Yerleşke Belirleme Modelleri nin otonom belirsizlik yönetimi yeteneği ile donatılması, ii) Dik yamuk bulanık küme kapsamının modelde belirsizliklerin gerçekçi bir şekilde yönetimi için mükemmel bir uyum oluşturması ve iii ) ilgili bulanıklaştırma herhangi bir insan/uzman müdahalesi/denetim olmaksızın otonom / veriden öğrenir bir şekilde gerçekleştirilmesidir. Önerilen yeni yöntemin sonuçları optimizasyon disiplininde yaygın olarak kullanılan Türkiye Şehirler Ağı Veri Seti kullanılarak gösterilmiştir. Sonuçlar, geliştirilen modelin optimizasyon modellerinde otonom bulanık yaklaşım kullanımının genel teorik çerçevesine katkıda bulunduğunu ve sayısal deneylerde klasik versiyondan daha iyi performans gösterdiğini ortaya koymuştur.
520 _aFacility location models have been studied in the literature for decades as an outstanding branch of supply chain planning. Set-covering facility location models are among the most commonly used approaches to establishing and running a distribution network. However, real-life brings uncertain and imprecise parameters that need to be reflected in the model systematically and computably to achieve more efficient and precise solutions. That's why fuzzy set covering models have been introduced in the literature from various perspectives. This work aimed to handle real-life uncertainties in an unbiased and autonomous way and provide more precise solutions to fuzzy set-covering facility location models in real-life contexts. Therefore, we propose a novel approach, adopting the autonomous fuzzy methodology consisting of fuzzy trapezoidal set coverage to minimize the cost of establishing new facilities. This work's main innovative achievements are that i) the set-covering facility location models were equipped with autonomous uncertainty management ability, ii) the trapezoidal fuzzy set coverage constituted a perfect fit for the management of uncertainties in a realistic way in the model, and iii) the relevant fuzzification was executed without any human/expert intervention/supervision. The well-known Turkish Network Data demonstrated the proposed model's efficacy. Furthermore, the results show that the developed model contributed to the overall theoretical framework of fuzzy approach employment in optimization models and outperformed classical version in numerical experiments.
653 _aBulanık optimizasyon
653 _aVeriden öğrenen bulanık optimizasyon
653 _aMakine öğrenmesi temelli bulanıklaştırma
653 _aOtonom bulanık küme kapsama
653 _aAutonomous fuzzy optimization
653 _aData-driven set covering
653 _aAutonomous fuzzy set covering
653 _aTrapezoidal fuzzy set covering
653 _aTrapezoidal fuzzy coverage
700 1 _aHanalioğlu, Tahir
_9128804
_eadvisor
710 _aTOBB Ekonomi ve Teknoloji Üniversitesi.
_bFen Bilimleri Enstitüsü
_977078
942 _cTEZ
_2z