Browsing by Author "Ergenecosar, Gizem Temelcan"

Now showing 1 - 3 of 3

Gözetimsiz Makine Öğrenimi Kullanarak İstenmeyen Yerlerden Kaçınarak Rota Optimizasyonu
(2025) Rashıd, Muhammad Ahsan; Ergenecosar, Gizem Temelcan
Bu tez, gelişmiş rota planlama sistemlerinin kullanıcıların hoşlanmadığını belirttiği yerlerden kaçınmak için denetimsiz makine öğrenimi algoritmalarını nasıl kullandığını incelemekte ve Gürültülü Uygulamaların Yoğunluk Temelli Uzamsal Kümelemesi'ne (DBSCAN) odaklanmaktadır. Geleneksel rota algoritmaları yolculuk süresini ve mesafesini en aza indirmeyi amaçlar ve bu yaklaşımlar her zaman kullanıcı tercihlerini, güvenlik endişelerini veya diğer öznel veya duruma özel değişkenleri içermez. Bu tez, yoğun mahalleler, barlar ve diğer mekanlar gibi kullanıcıların gitmek istemediği yerleri bulmak ve bunlardan kaçınmak için gruplandırma ve konum verisi analizini birleştiren bir rota sistemi geliştirmiş ve test etmiştir. DBSCAN'nin tercih edilme sebebi, gürültüyü yönetebilir ve her şekildeki grupları bulabilir olmasıdır. İstenmeyen mekanlar eşit olmayacak şekilde dağılmış olsa bile, coğrafi verileri etkili bir şekilde analiz edebilir. Kullanıcı tanımlı parametrelere göre yoğunluk sınırlamalarını belirledikten sonra, DBSCAN coğrafi yakınlıklarına göre yoğun konum kümeleri bulur. Bu gruplandırma stratejisi, kesme alanları veya bölgeler gerektiren standart sistemlerin aksine, verilere göre rotaların ayarlanmasına izin verir. Tez, sorun bildirisini analiz ederek verimlilik kriterlerini aşan özel rota çözümlerine olan ihtiyacı ortaya koymaktadır. Çalışma ayrıca DBSCAN'in matematiksel kökenlerini ve algoritmanın temel varsayımlarının, devasa veri hacimlerinde kilit coğrafi gruplaşmaları nasıl bulmasını sağladığını da incelemektedir. Çözümün tasarımı ve bölgesel girdiler, kullanıcı tercihleri ve gruplandırma sonuçları kullanılarak rota hesaplaması verilmiştir. Sistem, seyahat hızı hedeflerini korurken bu istenmeyen bölgeleri kullanmayı en aza indirmek için optimum rotaları sürekli olarak yeniden hesaplamaktadır. Tez, deneysel testler ve senaryo tabanlı modeller kullanarak sistem etkinliğini değerlendirmektedir. Bu testler, yeni yolların kilit gruplardan ne kadar etkili bir şekilde kaçındığını, kümeleme yaklaşımının bunları ne kadar hızlı ve doğru bir şekilde tespit ettiğini ve yolculuk süresini ve mesafesini ne kadar değiştirdiğini değerlendirir. Hesaplamaların zor olması ve değişkenlerin gruplandırılmasının kentsel bağlamlara duyarlı olması gibi dezavantajlarını vurgulamaktadır. Bu tez, kişiselleştirilmiş ve bağlam farkındalığına sahip navigasyon sistemlerinin, DBSCAN gibi özerk makine öğrenimi tekniklerinden yararlanarak rotaları belirleyebileceğini ortaya koymaktadır. Bulgular, yönlendirme kontrolünü ve esnekliği artıran konuma özgü kullanıcı kısıtlamalarının eklenmesi ihtiyacını göstermektedir. Yolları kullanıcıların tercih ettiği kaçınma seçenekleriyle hizalamak sosyal ve doğal değişikliklere uyum sağlayabilen esnek navigasyon sistemlerinin oluşturulmasına olanak tanımaktadır.
Öğrenci Tutulmasını Artırmak: Terk Oranları ve Telafi Stratejileri Üzerine Öngörücü Bir Çalışma
(2025) Raghdah, Raghdah; Ergenecosar, Gizem Temelcan
Eğitim, öğrencilerin ve kurumların dünya çapında okulu bırakmasının bir endişe kaynağı olduğu ekonomik ve sosyal refah için önemlidir. Bu çalışma, öğrencilerin okulu bırakmalarını ve telafi stratejilerini tahmin ederek öğrencilerin tutulmasını iyileştirmeyi amaçlamaktadır. Tahmin algoritmaları, okulu bırakma olasılığı en yüksek olan zayıf akademik başarıya, demografiye ve sosyal davranışa sahip öğrencileri belirleyebilir. Bu çalışmada, makine öğrenimi teknikleri, öğrencilerin erken aşamalarda okulu bırakmasını veya tutmasını analiz etmek için tahmini bir model oluşturmak için kullanılmıştır. Notlar, kayıt yaşı, alınan küfürler, onaylanan dersler, cinsiyet, öğrenim ücreti durumu, sınıf süresi vb. gibi temel özellikler, Random Forest sınıflandırıcısı ve korelasyon analizi kullanılarak değerlendirilir ve analiz edilir. Çalışmanın bulguları kurumsal sorunların, sosyoekonomik faktörlerin, akademik zorlukların, kişisel ve psikolojik faktörlerin terk oranları üzerinde önemli bir etkiye sahip olduğunu göstermektedir. Çıktı, kurumda kalma veya kurumdan ayrılma olasılığı yüksek öğrencileri, tutma stratejilerini yapılandırmak ve artırmak için yardımcı olabilecek veri odaklı bir tahmin modeliyle göstermektedir. Bu tez yalnızca tutma stratejilerini şekillendirmeye yardımcı olmakla kalmaz, aynı zamanda danışmanlar, idareciler ve politika yapıcılar için farklı ekonomik, sosyal, eğitimsel ve psikolojik geçmişlere sahip öğrenciler için şekillendirilebilecek böyle bir eğitim yapısını uygulayarak bir destek mekanizması oluşturmak için ayrıntılı analiz sağlayabilir.
Solution to the Single Parametric Linear Programming Problems via Simplex-Based Algorithms: Handling the Uncertainties in Costs, Left or Right-Hand Sides
(Croatian Operational Research Society, 2026) Ergenecosar, Gizem Temelcan; Kocken, Hale Gonce; Albayrak, Inci; Sivri, Mustafa
Parametric programming is one of the notable approaches to expressing the uncertainties encountered in real life. Many studies express the parameters of the objective function and right-hand side parametrically, but only a few include the parametric coefficient matrix of the constraints. This paper examines the feasibility and optimality conditions of the simplex table and proposes a simplex-based algorithm (dual-simplex, generalized-simplex, or primal-simplex). In the solution process, each case is considered independently through the mathematical analysis of simplex multipliers. Distinct numerical examples illustrate each case to demonstrate the algorithm's implementation.