Kaynak kısıtlı band collocatıon probleminin matematiksel analizi

Genel olarak iletişim sektörü göz önüne alındığında, gelecekte oluşabilecek karmaşıklığın tespiti ve oluşabilecek maliyetlerin azaltılması oldukça önemlidir. Karmaşıklıkların tespit edilememesi ve maliyetlerin artması büyük sorunlara yol açabilir. Bu zamana kadar yapılan çalışmalarda maliyetleri azaltmak için birçok matematiksel model ve teknikler geliştirilmiştir. Fiber optik kablo yatırımının çok pahalı olduğu göz önüne alındığında buradaki maliyetlerin büyük bir önemi ortaya çıkmaktadır. Bu nedenle fiber optik kablodan gönderilen bilgi paketlerinin yerleşimi oldukça büyük öneme sahiptir. Fiber optik ağlardaki teknolojik ilerlemeler ve zaman içerisindeki işlevselliğin azalması, bu alanda çalışmaların sürdürülmesi gerektiğini göstermektedir. Bu çalışmada, daha önce literatüre kazandırılmış Band Collocation Problem'in (BCP) Geliştirilmiş Tamsayılı Doğrusal Matematiksel Modeli'nden yola çıkılarak yeni modeller belirlenmiştir. BCP karmaşıklık analizi yapılmıştır. Matematiksel modeller genellikle sınırsız kaynak kullanımını varsayar, ancak gerçek hayatta kaynaklar sınırlıdır. Bu durumda, kaynak kısıtları önem kazanır. Çalışmanın verileri için BCP kütüphanesi kullanılmıştır. Mevcut model ve yeni geliştirilen model için belirlenen veriler ile karşılaştırmalar yapılmıştır. Genetik Algoritma ile yaklaşık çözümler bulunmaya çalışılmıştır.

When considering the telecommunication sector as a whole, the detection of potential future complexities and the reduction of potential costs are quite important. Failure to detect complexities and an increase in costs can lead to significant problems. In previous studies, many mathematical models and techniques have been developed to reduce costs. Considering the high cost of investment in fiber optic cables, the costs in this area emerge as significantly important. Therefore, the placement of information packets sent through fiber optic cables holds great importance. Technological advancements in fiber optic networks and the decrease in functionality over time indicate the necessity of continued research in this field. In this study, new models have been determined based on the Improved Binary Integer Programming Model of the previously introduced Band Collocation Problem (BCP) in the literature. BCP complexity analysis was performed. Mathematical models generally assume unlimited resource usage, but resources are limited in real life. Therefore, resource constraints become important. The data for the study was obtained from the BCP library. Comparisons were made between data obtained for the existing model and the newly developed model. Approximate solutions have been attempted to be found using Genetic Algorithms.