Çok Amaçlı Evrimsel Algoritmalarla Çizge Tabanlı Sıralı Dizi Demetleme

dc.contributor.advisor Etaner Uyar, A. Şima tr_TR
dc.contributor.author Demir, Nildem Gül tr_TR
dc.contributor.department Bilgisayar Mühendisliği tr_TR
dc.contributor.department Computer Engineering en_US
dc.date 2008 tr_TR
dc.date.accessioned 2008-06-26 tr_TR
dc.date.accessioned 2015-04-07T13:59:27Z
dc.date.available 2015-04-07T13:59:27Z
dc.date.issued 2008-07-07 tr_TR
dc.description Tez (Yüksek Lisans) -- İstanbul Teknik Üniversitesi, Fen Bilimleri Enstitüsü, 2008 tr_TR
dc.description Thesis (M.Sc.) -- İstanbul Technical University, Institute of Science and Technology, 2008 en_US
dc.description.abstract Bu çalışmada, ikili benzerlikler olarak ifade edilen sıralı dizilerin çokamaçlı evrimsel algoritmalar kullanılarak demetlenmesi üzerine odaklanılmıştır. Sıralı dizilerden oluşan bir veri kümesi bir yönsüz, ağırlıklı bir çizge olarak ifade edildiğinde, sıralı diziler çizge üzerindeki düğümlere, onlar arası benzerliklerse kenar uzunluklarına denk düşerler. Bu durumda sıralı dizi demetleme problemi evrimsel algoritmalarla çözülebilecek NP-zor çizge bölümleme problemine dönüştürülür. Sıralı dizilerin demetlenmesi için çizge tabanlı bir çokamaçlı evrimsel algoritma önerilmiş, algoritmanın evrimsel operatörleri, amaç fonksiyonları, genetik temsil ve başlangıç durumuna getirme yöntemi ve temel çokamaçlı evrimsel algoritma bileşenleri değiştirilerek çeşitli varyasyonları gerçeklenmiştir. Sıralı dizi demetleme problemi için en uygun varyasyonun belirlenmesi istatiksel testler ve demetleme kalite göstergeleri aracılığıyla sağlanmıştır. tr_TR
dc.description.abstract This dissertation focuses on the clustering of sequences represented as pairwise similarities through multiobjective evolutionary algorithms. The sequence can be expressed through weighted, undirected graphs where each sequence becomes a vertex of the graph and the pairwise similarities or dissimilarities form the edges connecting the corresponding vertices in the graph. Through this representation approach, the sequence clustering problem becomes equivalent to graph partitioning which is an NP-hard problem and can be solved through evolutionary algorithms. To cluster sequences a graph based multiobjective evolutionary algorithm is proposed. By changing the evolutionary operators, objective functions, genetic representation and initialization method different variations of this algorithm is implemented. In order to determine the best variation for the sequence clustering problem quality indicators with statistical tests and cluster validation indices are used. en_US
dc.description.degree Yüksek Lisans tr_TR
dc.description.degree M.Sc. en_US
dc.identifier.uri http://hdl.handle.net/11527/322
dc.publisher Fen Bilimleri Enstitüsü tr_TR
dc.publisher Institute of Science and Technology en_US
dc.rights İTÜ 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.rights İTÜ 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.subject Çokamaçlı evrimsel algoritmalar tr_TR
dc.subject çokamaçlı demetleme tr_TR
dc.subject sıralı dizi demetleme tr_TR
dc.subject çizge demetleme tr_TR
dc.subject Multiobjective evolutionary algorithms en_US
dc.subject multiobjective clustering en_US
dc.subject sequence clustering en_US
dc.subject graph clustering en_US
dc.title Çok Amaçlı Evrimsel Algoritmalarla Çizge Tabanlı Sıralı Dizi Demetleme tr_TR
dc.title.alternative Graph Based Sequence Clustering Through Multiobjective Evolutionary Algorithms en_US
dc.type Thesis en_US
dc.type Tez tr_TR
Dosyalar
Orijinal seri
Şimdi gösteriliyor 1 - 1 / 1
thumbnail.default.placeholder
Ad:
8565.pdf
Boyut:
612.65 KB
Format:
Adobe Portable Document Format
Açıklama
Lisanslı seri
Şimdi gösteriliyor 1 - 1 / 1
thumbnail.default.placeholder
Ad:
license.txt
Boyut:
3.14 KB
Format:
Plain Text
Açıklama