Optimizasyon problemlerinin çözümünde genetik algoritmaların etkinliğinin network veri zarflama analizi ile değerlendirilmesi

---

Tezin Türü: Doktora

Tezin Yürütüldüğü Kurum: Ondokuz Mayıs Üniversitesi, Lisansüstü Eğitim Enstitüsü, İstatistik Anabilim Dalı, Türkiye

Tezin Onay Tarihi: 2017

Tezin Dili: Türkçe

Öğrenci: SERPİL AYDIN

Danışman: Talat Şenel

Açık Arşiv Koleksiyonu: AVESİS Açık Erişim Koleksiyonu

Özet:

Enerji, ekonomik gelişmeler için daima çok önemli olmuştur. Güvenilir bir enerji istatistiği, geleceğe ışık tutan bir veri bankası gibi düşünülebilir. Özellikle üretim ve tüketim safhalarının bilinmesi, tüm çevresel sorunlarla daha bilinçli mücadele etmemizi sağlayacaktır. Türkiye, enerjide dışa bağımlı bir ülke olup, enerji ihtiyacının büyük bir kısmını ithal etmekte ve bu da ülke ekonomisi üzerinde olumsuz etki yaratmaktadır. Aslında Türkiye'nin coğrafi yapısı, yenilenebilir enerji kaynaklarının kullanımı açısından avantajlı bir konumdadır. Dolayısıyla sürdürülebilir bir kalkınma için yenilenebilir enerji kaynaklarından üretilen enerjinin kullanımının arttırılması ve bu konuda gerekli araştırmaların yapılması kaçınılmazdır. Elektrik, gittikçe artan ve çok geniş alanlarda kullanılan bir enerji taşıyıcısıdır. Üretilen elektrik, nihai kullanıcıya iletim hatları ve dağıtım ağları yardımıyla ulaştırılmaktadır. Bu tezde, uygulamada en sık kullanılan etkinlik değerlendirme yöntemlerinden birisi olan Veri Zarflama Analizinin sistemsel sorunları çözmede kullanılan yapısı Network Veri Zarflama Analizi ile sezgisel bir yöntem olan Genetik Algoritmalar incelenmiştir. İlk olarak ülkemizde üretilen ve tüketilen elektrik enerjisi şehirler ve dağıtım bölgeleri açısından analiz edilmiş ve yenilenebilir enerji kaynaklarından elektrik üretimi ve tüketimine dair çözüm önerilerini ortaya koymak adına Genetik Algoritmalar ve Network Veri Zarflama Analizi kullanılarak detaylı analizler yapılmıştır. Daha sonra elde edilen sonuçlar değerlendirilmiştir.