| dc.contributor.author | KESKİNTÜRK, TİMUR | |
| dc.contributor.author | ER, ŞEBNEM | |
| dc.date.accessioned | 2021-03-03T09:00:46Z | |
| dc.date.available | 2021-03-03T09:00:46Z | |
| dc.identifier.citation | ER Ş., KESKİNTÜRK T., "Zümrelere Göre Örneklemede Genetik Algoritmanın Etkinliğinin Arttırılmasına Yönelik Bir Çalışma: Başlangıç Populasyonunun Geometrik Yöntemle Belirlenmesi", Yöneylem Araştırması ve Endüstri Mühendisliği 28. Ulusal Kongresi, İstanbul, Türkiye, 1 - 04 Haziran 2008, ss.1-6 | |
| dc.identifier.other | av_1aba5c90-23e4-4928-89b8-c8e370a0c44f | |
| dc.identifier.other | vv_1032021 | |
| dc.identifier.uri | http://hdl.handle.net/20.500.12627/23260 | |
| dc.identifier.uri | https://avesis.istanbul.edu.tr/api/publication/1aba5c90-23e4-4928-89b8-c8e370a0c44f/file | |
| dc.description.abstract | Bu çalışmada, zümrelere göre örneklemede zümre sınırlarının belirlenmesi ve örneklemin zümrelere dağıtımıproblemlerinin genetik algoritma ile çözümünde etkinliğin arttırılması amaçlanmaktadır. Zümre sınırları veörneklem büyüklükleri, amaç fonksiyonu olan tahmin varyansını minimum yapacak şekilde genetik algoritma ilebelirlenmiştir. Daha önce bu konuda yapılan çalışmada (Keskintürk, Er, 2007) başlangıç populasyonu rassalolarak belirlenmiştir. Geometrik yöntemle rassal arama daha iyi bir noktadan başlatılarak daha kısa bir zamandaaynı ya da daha iyi sonuçlara ulaşmakhedeflenmiştir.Birçoktestproblemiüzerinderassalvegeometrikbaşlangıçpopulasyonları kullanılmış ve sonuçlar karşılaştırılmıştır. | |
| dc.language.iso | tur | |
| dc.subject | Sosyal Bilimler (SOC) | |
| dc.subject | İşletme | |
| dc.subject | Sosyal ve Beşeri Bilimler | |
| dc.subject | Ekonomi ve İş | |
| dc.title | Zümrelere Göre Örneklemede Genetik Algoritmanın Etkinliğinin Arttırılmasına Yönelik Bir Çalışma: Başlangıç Populasyonunun Geometrik Yöntemle Belirlenmesi | |
| dc.type | Bildiri | |
| dc.contributor.department | İstanbul Üniversitesi , İşletme Fakültesi , İşletme | |
| dc.contributor.firstauthorID | 709538 | |
