Please use this identifier to cite or link to this item: http://hdl.handle.net/11527/11657
Full metadata record
DC FieldValueLanguage
dc.contributor.advisorGüzeliş, Cüneyttr_TR
dc.contributor.authorÇakır, Yükseltr_TR
dc.date2002tr_TR
dc.date.accessioned2008-03-12tr_TR
dc.date.accessioned2015-12-17T13:51:53Z-
dc.date.available2015-12-17T13:51:53Z-
dc.identifier.urihttp://hdl.handle.net/11527/11657-
dc.descriptionTez (Doktora) -- İstanbul Teknik Üniversitesi, Fen Bilimleri Enstitüsü, 2002tr_TR
dc.descriptionThesis (PhD) -- İstanbul Technical University, Institute of Science and Technology, 2002en_US
dc.description.abstractBu çalışmada, optimizasyon kuramındaki geleneksel gradyan izdüşürme (projeksiyon) yöntemi temel alınarak doğrusal kısıtlı, doğrusal ve karesel eniyileme problemleri için, gradyan izdüşürmeli ağ (gradient projecting network) olarak adlandırılan dinamik çözümleyici önerilmektedir. La Salle nin Değişmez Küme kuramı, sağ tarafı süreksiz sistemler için genişletilerek önerilen sistemin yakınsak olduğu, yani, her bir çözümün denge noktasında sonlandığı gösterilmiştir. Gradyan izdüşürmeli ağ ın denge noktaları ile eniyilemesi yapılan kısıtlı problemin ekstremumları arasındaki ilişki irdelenerek eniyileme probleminin kesin (strict ) yerel minimumunun gradyan izdüşürmeli ağ ın asimtotik kararlı denge noktasına karşı geldiği gösterilmiştir. Maksimum klik problemi için çözümleyici olarak, önerilen yapınının etkinliği Hopfield ağı, hücresel sinir ağı ve relaxation labeling ağı ile karşılaştırmalı olarak verilmektedir.tr_TR
dc.description.abstractIn this study, based on classical gradient projection method of optimization theory, a dynamic solver for linearly constrained linear and quadratic optimization problems, called gradient projection network is introduced. La Salle s Invariance Theorem has been extended to a system with discontinuous right-hand side, and based on this, it is shown that the introduced dynamical solver is convergent, i.e., any trajectory of it ends at one of the equilibria. By deriving the relations between the equilibrias of gradient projection network and extremas of related constrained optimization problem, it was shown that strict local minimum of optimization problem corresponds to asymptotically stable equilibrium point of gradient projection network. The efficiency of the proposed dynamic is shown comparatively with Hopfield network, cellular neural network and relaxation labelling network as a solver for maximum clique problem.en_US
dc.publisherFen Bilimleri Enstitüsütr_TR
dc.publisherInstitute of Science and Technologyen_US
dc.rightsİTÜ tezleri telif hakkı ile korunmaktadır. Bunlar, bu kaynak üzerinden herhangi bir amaçla görüntülenebilir, ancak yazılı izin alınmadan herhangi bir biçimde yeniden oluşturulması veya dağıtılması yasaklanmıştır.tr_TR
dc.rightsİTÜ theses are protected by copyright. They may be viewed from this source for any purpose, but reproduction or distribution in any format is prohibited without written permission.en_US
dc.subjectKısıtlı eniyilemetr_TR
dc.subjectGradyan izdüşürmetr_TR
dc.subjectDinamik çözümleyicitr_TR
dc.subjectConstrained Optimizationen_US
dc.subjectGradient Projectionen_US
dc.subjectDynamic solveren_US
dc.titleDoğrusal Ve Karesel Eniyileme Problemleri İçin Dinamik Çözümleyicilertr_TR
dc.title.alternativeDynamic Solvers For Linear And Quadratic Optimizationen_US
dc.typeThesisen_US
dc.typeTeztr_TR
dc.contributor.departmentElektronik ve Haberleşme Mühendisliğitr_TR
dc.contributor.departmentElectronics and Communication Engineeringen_US
dc.description.degreeDoktoratr_TR
dc.description.degreePhDen_US
Appears in Collections:Elektronik Mühendisliği Lisansüstü Programı - Doktora

Files in This Item:
File Description SizeFormat 
8382.pdf137.32 MBAdobe PDFView/Open


Items in DSpace are protected by copyright, with all rights reserved, unless otherwise indicated.