Hyper-heuristics İn Dynamic Environments

Tez (Doktora) -- İstanbul Teknik Üniversitesi, Fen Bilimleri Enstitüsü, 2014Thesis (PhD) -- İstanbul Technical University, Institute of Science and Technology, 2014Son zamanlarda önerilen metotlar daha çok statik eniyileme problemleri için geliştirilmişlerdir. Fakat gerçek hayatta karşılaşılan eniyileme problemlerinin pek çoğu dinamik bir yapı göstermektedir. Dinamik bir ortamda, eniyileme yönteminin üzerinde çalışmaya başladığı ortamda zaman içinde değişimler olabilir. Ancak bu problemlerin çözümünde genelde bu dinamiklik göz ardı edilerek klasik eniyileme yaklaşımları uygulanmaktadır. Halbuki bu dinamikliği de göz önüne alarak çalışan bir eniyileme yaklaşımı, ortamdaki değişimleri hızlı bir şekilde izleyebilmeli ve bunlara uyum sağlayabilmek için adaptif olmalıdır. Eniyileme algoritması açısından bakıldığında problem ortamı, problemin tanımlı değerleri, eniyilemede kullanılan amaç fonksiyonları ve kısıtlardan oluşur. Ortamdaki dinamiklik, problem ortamını oluşturan bu parçalardan herhangi birisinde veya birkaçında meydana gelen tekil ya da eş zamanlı değişimlerden kaynaklanabilir. Farklı problemlerde bu değişimler de farklı özellikler göstermektedir. Bu özellikler  genelde  değişimlerin şiddetine, sıklığına, periyodik olup olmamasına göre sınıflandırılırlar. Ortamdaki dinamizmin özelliklerine göre farklı durumlarda farklı yaklaşımlar başarılı olmaktadır. Bu ise eniyileme yaklaşımını seçerken ortamdaki değişimlerin özelliklerinin bilinmesi anlamına gelir. Halbuki gerçek hayatta bu her zaman mümkün olmayabilir. Ayrıca ortamın gösterdiği değişimin özellikleri de zaman içinde değişebilir. Bu durumda başta seçilen yaklaşım, eniyilemenin ilerleyen aşamalarında başarılı olmayabilir.  Üst-sezgiseller problem uzayında problem ile etkileşim halinde olan ve aday çözümü güncelleyen alt seviyedeki sezgiseller aracılığı ile arama yapar. Alt seviyede kullanılan, probleme özel sezgiseller ise problemin çözüm uzayında arama yaparlar. Bu nedenle alt seviyedeki sezgiseller, üst-sezgiseller ile problemin çözüm uzayı arasında bir ara katman olarak düşünülebilir. Böylece problem uzayında aramayı alt sezgiseller yapmış olur. Bu özellik sayesinde bir üst-sezgisel, uygun alt sezgisellerin kullanılmasıyla, değiştirilmeden çeşitli problemlere uygulanabilir. Sezgisel seçen üst-sezgiseller konusunda yapılan araştırmaların temel hedefi, eniyilemenin genelleştirme seviyesini yükselterek pek çok farklı problem domeninde ve farklı özellikler gösteren ortamlarda uygulanabilir bir yaklaşım geliştirmektir. Bu nedenle üst-sezgiseller, doğaları gereği adaptif yapıdadırlar. Bu özellikleri sayesinde dinamik ortamlardaki değişimlere, herhangi bir dış müdahale gerektirmeden hızla uyum gösterip, etkin çözümler üretebilirler. Bu tezde öncelikle literatürde var olan üst-sezgisellerin dinamik ortamlar için uygunluğu üzerinde çalışılmıştır. Elde edilen bilgiler ışığında dinamik ortamlarda başarılı çözümler üretecek yeni üst-sezgisel yaklaşım geliştirilmiş ve başarımı ölçülmüştür. Tezin ilk aşamasında, otuz beş tek çözüm üreten sezgisel seçen üst-sezgisellerin başarımını, farklı değişim dinamikleri sergileyen sürekli dinamik eniyileme problemleri için değerlendirdik. Deneylerde üzerinde çalışmak için yapay oluşturulmuş test problemi (Moving Peaks Benchmark) kullanılmıştır. Ayrık eniyileme problemleri için sezgisel seçen üst-sezgisellerin birçok başarılı uygulamaları olmasına rağmen, bilgimiz dahilinde, bu çalışma reel değerli (sürekli) eniyileme problemleri için sezgisel seçen üst-sezgisellerin ilk uygulamalarından biridir. Bunun yanı sıra bu çalışma, bu teknikleri kullanarak dinamik eniyileme problemlerini ele alan çok az çalışma arasında yer almaktadır. Deneysel sonuçlar göstermiştir ki; uygun bileşenli öğrenme tabanlı üst-sezgiseller ortamdaki farklı tipteki değişimlere hızlı bir şekilde tepki gösterebilmekte ve onları takip edebilmektedir. Bu çalışma üst-sezgisellerin dinamik eniyileme problemlerini çözmek için uygun olduğunu göstermektedir.  İkinci aşamada, karınca kolonisi algoritmasından esinlenerek yeni öğrenme tabanlı üst-sezgisel yaklaşım, karınca tabanlı seçim, geliştirilmiştir. Önerilen üst-sezgisel düşük seviyeli bütün sezgisel çiftleri arasındaki feromon yoğunluklarının bir matrisini tutar. Her adımda bir sezgisel, önceden çağırılan sezgisel ile düşük seviyeli sezgisel kümesinden her bir eleman arasındaki feromon değerlerine göre seçilir. Bu çalışmada iyileştiren ve eşit hareket kabul yöntemi kullanılmıştır. Önerdiğimiz üst-sezgisel yönteminin başarımı yapay oluşturulmuş test problemi (Moving Peaks Benchmark) kullanılarak değerlendirilmiştir. Test sonuçlarına göre, önerilen yaklaşım daha önceden dinamik ortamlar için en iyi olarak belirlenen sezgisel seçme yöntemleri ile benzer sonuçlar vermiştir. Önerilen yaklaşım ortam değiştiğinde herhangi bir özel eyleme gerek duymamaktadır. Fakat hareket kabul yönteminin doğası gereği, her bir değişimden sonra üretilen ilk çözüm adayı niteliğine bakılmaksızın kabul edilmektedir. Bundan dolayı hareket kabul yöntemi ortamdaki değişikliği algılamak zorundadır. Bu çalışmada ortamdaki değişimleri algılamak için basit bir yöntem kullanılmıştır. Bu yöntemde şu anki çözümün başarım değeri her adımda tekrardan hesaplanmaktadır. Eğer şu anki çözümün başarım değerinde bir değişiklik varsa ortam değişmiş demektir. Sezgisel seçme yöntemi olarak seçin fonksiyonu, destekli öğrenme ve karınca tabanlı seçim kullanılmıştır. Test sonuçlarına göre yeniden değerlendirme yöntemi bütün yaklaşımların başarımını azaltmıştır.  Bu çalışmada ayrıca önerilen yaklaşımın kapsamlı bir analizi yapılmıştır. Bu amaçla önerilen yaklaşımın adaptasyon yeteneği ve algoritmaların parametrelerinin başarıma etkisi incelenmiştir. Deneysel sonuçlara göre, önerilen yaklaşım hızlı bir şekilde değişimlere uyum sağlayabilmektedir. Önerilen yaklaşım parametre atamalarından çok fazla etkilenmemekte ve geniş aralıklı parametre değerleri için benzer sonuçlar vermektedir.     Tezin son aşamasında, önerilen yaklaşımın başarımı üç farklı uygulamada değerlendirilmiştir. Öncelikle, sezgisel seçen üst-sezgiseller çok popülasyonlu hibrid bir çerçeve içinde kullanılmışlardır. Bu çerçeve çevrimiçi ve çevrimdışı öğrenme mekanizmalarına dayanan üst-sezgiseller ile dağılım tahmini algoritmasının hibridleştirilmesine olanak sağlamaktadır. İyi çözümler üretmek için olasılık vektörlerinin listesi ilk aşamada çevrimdışı olarak öğrenilir. İkinci aşamada iki ayrı popülasyon ve her popülasyonun kendi olasılık vektörleri vardır. Bir alt popülasyon dağılım tahmini algoritması kullanarak örneklendirilirken, diğer alt popülasyon çevrimiçi olarak uygun olasılık vektörünü çevrimiçi aşamada öğrenilen olasılık vektörleri listesinden örneklemek için üst-sezgiselleri kullanır. Önerilen hidrid yöntemin başarımı farklı sezgisel seçme yöntemleri kullanılarak denenmiştir ve Rastgele Permütasyon metodunun daha başarılı olduğu gözlemlenmiştir. Ayrıca bu hibrid yapı literatürde iyi bilinen benzer yaklaşımlarla  karşılaştırılmış ve bunlara göre daha iyi sonuç verdiği gözlemlenmiştir. Önerilen yöntem dinamik ortamlar için önerilmiştir. Bununla birlikte, yöntemin statik ortamlardaki başarımını gözlemlemek için, ikinci uygulama olarak, önerilen metot HyFlex arayüzü üzerinde uygulanmıştır. HyFlex'in Java uygulaması CHeSC2011 yarışmasında kullanılmıştır. Bu uygulama altı statik problem domeni sağlamaktadır. Önerilen yaklaşımın başarımı yarışmadaki katılımcılarla karşılaştırılmıştır. Son uygulama olarak önerilen yaklaşımın başarısı gerçek dünya problemi kullanılarak değerlendirilmiştir. Yapay oluşturulmuş test problemleri problem örneklerini yaratmak için kullanılan önemli araştırma araçları olup verilen domende bu örneklerin özelliklerini kontrol etmemizi sağlar. Bu problem örnekleri farklı algoritmaların başarımını karşılaştırmak için çoğunlukla kullanılmaktadırlar. Öte yandan, gerçek dünya problemleri yapay olarak oluşturulan örneklerden farklı olabilir. Yapay örnekleri kullanarak yapılan algoritmaların test edilmesi verilen algoritmanın gerçek dünya problemi üzerindeki asıl performansını  yansıtmayabilir. Dolayısıyla, bu çalışmada, Dinamik Gezgin Satıcı Problemi olarak bilinen gerçek dünya problemi ele alınmış ve  önerilen yaklaşımın başarımı değerlendirilmiştir. Dinamik Gezgin Satıcı Problemi örneklerini oluşturmak için literatürde çokça kullanılan Gezgin Satıcı Problemi' nin örneklerine trafik faktörü eklenmiştir. Genel olarak, test edilen problemler üzerinde önerilen metodun iyi sonuç verdiği gözlemlenmiştir. En son yapılan testler üst-sezgisellerin genel bir yapı olduğunu vurgulamıştır. Üst-sezgiseller hiçbir değişikliğe ya da parametre ayarlarına gerek duymadan bu çalışmada kullanılan tüm eniyileme problemlerine uygulanmıştır.Current state-of-the-art methodologies are mostly developed for stationary optimization problems. However, many real world problems are dynamic in nature. To handle the complexity of dealing with the changes in the environment, an optimization algorithm needs to be adaptive and hence capable of following the change dynamics. From the point of view of an optimization algorithm, the problem environment consists of the instance, the objectives and the constraints. The dynamism may arise due to a change in any of the components of the problem environment. Existing search methodologies have been modified suitably with respect to the change properties, in order to tackle dynamic environment problems. Population based approaches, such as evolutionary algorithms are frequently used for solving dynamic environment problem.  Hyper-heuristics are high-level methodologies that perform search over the space of heuristics rather than solutions for solving computationally difficult problems. They operate at a higher level, communicating with the problem domain through a domain barrier. Any type of problem specific information is filtered through the domain barrier. Due to this feature, a hyper-heuristic can be directly employed in various problem domains without requiring any change, of course, through the use of appropriate domain specific low-level heuristics.  Selection hyper-heuristics are highly adaptive search methodologies that aim to raise the level of generality by providing solutions to a diverse set of problems having different characteristics. In this thesis, we investigate single point search based selection hyper-heuristics in dynamic environments. We first work on the applicability of selection hyper-heuristics proposed in literature for dynamic environments. Then, we propose a novel learning hyper-heuristic for dynamic environments and investigate the performance of the proposed hyper-heuristic and its variants.  In the first phase, the performances of thirty-five single point search based selection hyper-heuristics are investigated on continuous dynamic environments exhibiting various change dynamics, produced by the Moving Peaks Benchmark generator. Even though there are many successful applications of selection hyper-heuristics to discrete optimization problems, to the best of our knowledge, this study is one of the initial applications of selection hyper-heuristics to real-valued optimization as well as being among the very few which address dynamic optimization issues using these techniques. The empirical results indicate that learning selection hyper-heuristics which incorporate compatible components can react to different types of changes in the environment and are capable of tracking them. This study shows the suitability of selection hyper-heuristics as solvers in dynamic environments.  In the second phase, we propose a new learning hyper-heuristic, called the {\em Ant-based Selection} ({\em AbS}), for dynamic environments which is inspired from the ant colony optimization algorithm components. The proposed hyper-heuristic maintains a matrix of pheromone intensities (utility values) between all pairs of low-level heuristics. A heuristic is selected based on the utility values between the previously invoked heuristic and each heuristic from the set of low-level heuristics. For this study, we employ the generic Improving and Equal acceptance scheme. We explore the performance of the proposed hyper-heuristic and its variants using Moving Peaks Benchmark (MPB) generator. The empirical results indicate that the proposed heuristic selection scheme provides slightly better performance than the heuristic selection scheme that was previously reported to be the best in dynamic environments.   The proposed approach does not require any special actions whenever a change occurs in the environment. However, the first candidate solution generated after each change is accepted regardless of its quality. Therefore, the move acceptance needs to detect the change. In this study, we use a simple detection mechanism in which the current solution is re-evaluated at each step. If there is a change in the fitness of the current solution, a change is considered to be detected. We consider {\em Ant-based selection}, Choice Function and Reinforcement Learning as the heuristic selection methods. The results show that the re-evaluation process slightly deteriorates the performance of approaches for especially high frequency changes, however, the approach is suitable for cases where changes cannot be made known to the optimization algorithm. We then investigate the effect of the parameters of the proposed algorithm on overall performance. The results show that the settings of the parameters are not very sensitive  and similar results are obtained for a wide range of parameter values. In the third phase, we explore the performance of the proposed hyper-heuristic through three different applications. As the first application, the selection hyper-heuristics are used in a hybrid multi-population framework. We use a hybridization of the Estimation of Distribution Algorithm (EDA) with hyper-heuristics in the form of a two-phase framework. We investigate the influence of different heuristic selection methods. The empirical results show that a heuristic selection method that relies on a fixed permutation of the underlying low-level heuristics is more successful than the learning approaches across different dynamic environments produced by a well-known benchmark generator. The proposed approach also outperforms some of the top approaches in literature for dynamic environment problems. Ant-based selection is proposed for dynamic environments. However, to see its performance in a stationary environment, Ant-based Selection is applied to six stationary optimization problems provided in HyFlex as the  second application. The results are compared with the results of participants in CHeSC2011 competition. Finally, we present the performance of Ant-based Selection on a real-world optimization problem referred to as the Dynamic Traveling Salesman Problem. The overall results show that the proposed approach delivers good performance on the tested optimization problems. These last set of experiments also emphasize the general nature of hyper-heuristics. For all optimization problems in this study, all hyper-heuristics are applied without requiring any modifications or parameter tuning.DoktoraPh

A Deep Learning Model for Automated Segmentation of Fluorescence Cell images

Deep learning techniques bring together key advantages in biomedical image segmentation. They speed up the process, increase the reproducibility, and reduce the workload in segmentation and classification. Deep learning techniques can be used for analysing cell concentration, cell viability, as well as the size and form of each cell. In this study, we develop a deep learning model for automated segmentation of fluorescence cell images, and apply it to fluorescence images recorded with a home-built epi-fluorescence microscope. A deep neural network model based on U-Net architecture was built using a publicly available dataset of cell nuclei images [1]. A model accuracy of 97.3% was reached at the end of model training. Fluorescence cell images acquired with our home-built microscope were then segmented using the developed model. 141 of 151 cells in 5 images were successfully segmented, revealing a segmentation success rate of 93.4%. This deep learning model can be extended to the analysis of different cell types and cell viability

A New Model for The Multi-Objective Multiple Allocation Hub Network Design and Routing Problem

In this paper, we propose a new model for the multi-objective multiple allocation hub network design and routing problem which contains determining the location of hubs, the design of hub network, and the routing of commodities between source-destination pairs in the given network. The selected hubs are not assumed to be fully connected, and each node and arc in the network has capacity constraints. The multiple objectives of the problem are the minimization of total xed and transportation costs and the minimization of the maximum travel time required for routing. We propose a mathematical formulation for the multiobjective problem and present a meta-heuristic solution based on a well-known multi-objective evolutionary algorithm. Using the proposed formulation, we are able to nd the optimal solution for small networks of ve nodes and seven nodes. To evaluate the performance of our heuristic approach on real data, the computational experiments are conducted on Turkish postal system data set. The results demonstrate that our heuristic approach can nd feasible solutions to the problem in reasonable execution time, which is less than 10 min

Recommending Healthy Meal Plans by Optimising Nature-Inspired Many-Objective Diet Problem

Healthy eating is an important issue affecting a large part of the world population, so human diets are becoming increasingly popular, especially with the devastating consequences of Coronavirus Disease (Covid-19). A realistic and sustainable diet plan can help us to have a healthy eating habit since it considers most of the expectations from a diet without any restriction. In this study, the classical diet problem has been extended in terms of modelling, data sets and solution approach. Inspired by animals’ hunting strategies, it was re-modelled as a many-objective optimisation problem. In order to have realistic and applicable diet plans, cooked dishes are used. A well-known many-objective evolutionary algorithm is used to solve the diet problem. Results show that our approach can optimise specialised daily menus for different user types, depending on their preferences, age, gender and body index. Our approach can be easily adapted for users with health issues by adding new constraints and objectives. Our approach can be used individually or by dietitians as a decision support mechanism

Experimental Evaluation of Meta-Heuristics for Multi-Objective Capacitated Multiple Allocation Hub Location Problem

Multi-objective capacitated multiple allocation hub location problem (MOCMAHLP) is a variation of classic hub location problem, which deals with network design, considering both the number and the location of the hubs and the connections between hubs and spokes, as well as routing of flow on the network. In this study, we offer two meta-heuristic approaches based on the non-dominated sorting genetic algorithm (NSGA-II) and archived multi-objective simulated annealing method (AMOSA) to solve MOCMAHLP. We attuned AMOSA based approach to obtain feasible solutions for the problem and developed five different neighborhood operators in this approach. Moreover, for NSGA-II based approach, we developed two novel problem-specific mutation operators. To statistically analyze the behavior of both algorithms, we conducted experiments on two well-known data sets, namely Turkish and Australian Post (AP). Hypervolume indicator is used as the performance metric to measure the effectiveness of both approaches on the given data sets. In the experimental study, thorough tests are conducted to fine-tune the proposed mutation types for NSGA-II and proposed neighborhood operators for AMOSA. Fine-tuning tests reveal that for NSGA-II, mutation probability does not have a real effect on Turkish data set, whereas lower mutation probabilities are slightly better for AP data set. Moreover, among the AMOSA based neighborhood operators, the one which adds/removes a specific number of links according to temperature (NS-5) performs better than the others for both data sets. After analyzing different operators for both algorithms, a comparison between our NSGA-II based and AMOSA based approaches is performed with the best settings. As a result, we conclude that both of our algorithms are able to find feasible solutions of the problem. Moreover, NSGA-II performs better for larger, whereas AMOSA performs better for smaller size networks

Superficial Fungal Infections in Patients with Hematologic Malignancies: A Case-Control Study

Background and Design: Dermatophytes, yeasts and some moulds settle on the skin and mucosal surfaces in immunocompetent individuals as commensals. Patients with diabetes mellitus, HIV-positive patients, organ transplant recipients and the patients with malignancies are predisposed to develop superficial fungal infections. We aimed to determine the prevalence, clinical and mycological features of superficial fungal infections in patients with hematologic malignancies in this case-control study.Material and Method: Eighty patients with hematologic malignancies (49 men, 31 women) and 50 healthy individuals (22 men, 28 women) randomly selected at our clinical department as controls were included to this study between 2003 and 2004. The mean age was 52±1.85 years in patients and 41.56±2.04 years in controls. All patients were inspected for superficial fungal infections. Skin scrapings and mucosal swabs were obtained from the toe web, inguinal region, any suspicious lesion and oral mucosa. Nail samples were also collected. All samples were examined by direct microscopy and cultured in Sabouraud dextrose agar (SDA). The yeasts were established in germ-tube production. Results: Fifty-six (70%) of 80 patients with hematologic malignancies had fungal colonization, whereas 21 (42%) of 50 controls had. For both groups, oral mucosa was the predominant area that fungus was mostly isolated from. A rising number of non-dermatophyte moulds (26%) was observed. Candida albicans was the predominant agent isolated from the culture.Conclusion: The prevalence of superficial fungal infection was higher in patients with hematologic malignancies (being immunosuppressed) than in the normal population. Candida albicans was the predominant isolated agent that was found in our study. We observed oral mucosa candidal infection mostly. The rising number of non-dermatophyte moulds is attributed to long-term use of antibiotics, cytotoxic chemotherapies and antifungals

COVID-19 HASTALARINDA SEKONDER ENFEKSİYONLAR VE LİTERATÜRÜN GÖZDEN GEÇİRİLMESİ: ÜNİVERSİTE HASTANESİNDE YAPILAN RETROSPEKTİF BİR ÇALIŞMA

Sekonder enfeksiyonlar, COVID-19 ile hastaneye yatırılan hastalarda yüksek mortaliteye yol açan başlıca komplikasyonlar arasındadır. Bu çalışmada, COVID-19 hastalarında gelişen sekonder enfeksiyonların prevalansı, risk faktörleri, etiyolojik ajanları ve antimikrobiyal direnç paternlerinin belirlenmesi amaçlanmıştır. Çalışmaya 48 saat hastanede yattıktan sonra sekonder bakteriyel ve fungal enfeksiyon gelişen, COVID-19 PCR testi pozitif olan hastalar dahil edilmiştir. Hastaların klinik örneklerinden elde edilen bakteri ve mantar kültürlerinin sonuçları retrospektif olarak değerlendirilmiştir. Bu çalışmanın sonunda hastanede yatan 267 hastanın %16.1'inde (n=43) sekonder enfeksiyon geliştiği belirlenmiştir. Sekonder enfeksiyonlar erkeklerde (n=28, %65.1) kadınlara (n=15, %34.9) göre daha fazla saptanmıştır (p=0.024). Sekonder enfeksiyonu olan hastaların medyan yaşı (65.0 yıl) daha yüksek bulunmuştur (p<0.05). Sekonder enfeksiyonlu 43 hastanın %93'ünde (n=40) komorbidite saptanmıştır. Sekonder enfeksiyon gelişen hastaların 29'unun (%67.4) yoğun bakım ünitelerinde, 14'ünün (%32.6) servislerde tedavi gördüğü belirlenmiştir (p<0.001). Sekonder enfeksiyonların hastanede kalış süresini uzattığı (ortalama 25.5 gün) ve mortaliteyi artırdığı (n=16, %37.2) bulunmuştur (p<0.001). Etken ajan olarak tanımlanan ilk üç mikroorganizma, metisiline dirençli koagülaz negatif stafilokoklar (n=21, %16.3), Acinetobacter baumannii (n=19, %14.7) ve Candida albicans’tır (n=14, %10.9). Acinetobacter baumannii izolatlarının karbapenem direnç oranları %94.7 saptanmıştır. Koagülaz negatif stafilokokların %100'ünde metisilin direnci bulunurken vankomisin, teikoplanin ve linezolid direnci saptanmamıştır. C. albicans (%10.9) izolatlarında test edilen antifungal ajanlara karşı direnç bulunmamıştır. Sekonder enfeksiyonlar arasında özellikle pnömoni (n=25, %36.3), kan dolaşımı enfeksiyonları (n=19, %27.6) ve idrar yolu (n=18, %26.1) enfeksiyonları ilk sırada yer almıştır. COVID-19 ile ilişkili olarak gelişen sekonder enfeksiyonların ve risk faktörlerinin saptanması, etken mikroorganizmaların tanımlanması ve antimikrobiyal direnç paternlerinin belirlenmesi hastalığın prognozu, enfeksiyon kontrolü ve antimikrobiyal yönetimi açısından oldukça önemlidir

An LED-Based Structured Illumination Microscope Using A Digital Micromirror Device And GPU Accelerated Image Reconstruction

When combined with computational approaches, fluorescence imaging becomes one of the most powerful tools in biomedical research. It is possible to achieve resolution figures beyond the diffraction limit, and improve the performance and flexibility of high-resolution imaging systems with techniques such as structured illumination microscopy (SIM) reconstruction. In this study, the hardware and software implementation of an LED-based superresolution imaging system using SIM employing GPU accelerated parallel image reconstruction is presented. The sample is illuminated with two-dimensional sinusoidal patterns with various orientations and lateral phase shifts generated using a digital micromirror device (DMD). SIM reconstruction is carried out in frequency space using parallel CUDA kernel functions. Furthermore, a general purpose toolbox for the parallel image reconstruction algorithm and an infrastructure that allows all users to perform parallel operations on images without developing any CUDA kernel code is presented. The developed image reconstruction algorithm was run separately on a CPU and a GPU. Two different SIM reconstruction algorithms have been developed for the CPU as mono-thread CPU algorithm and multi-thread OpenMP CPU algorithm. SIM reconstruction of 1024 × 1024 px images was achieved in 1.49 s using GPU computation, indicating an enhancement by *28 and *20 in computation time when compared with mono-thread CPU computation and multi-thread OpenMP CPU computation, respectively

Fabrication and Characterization of Large Numerical Aperture, High-Resolution Optical Fiber Bundles Based on High-Contrast Pairs of Soft Glasses for Fluorescence Imaging

Fabrication and characterization of flexible optical fiber bundles (FBs) with inhouse synthesized high-index and low-index thermally matched glasses are presented. The FBs composed of around 15000 single-core fibers with pixel sizes between 1.1 and 10 μm are fabricated using the stack-and-draw technique from sets of thermally matched zirconiumsilicate ZR3, borosilicate SK222, sodium-silicate K209, and F2 glasses. With high refractive index contrast pair of glasses ZR3/SK222 and K209/F2, FBs with numerical apertures (NAs) of 0.53 and 0.59 are obtained, respectively. Among the studied glass materials, ZR3, SK222, and K209 are in-house synthesized, while F2 is commercially acquired. Seven different FBs with varying pixel sizes and bundle diameters are characterized. Brightfield imaging of a micro-ruler and a Convallaria majalis sample and fluorescence imaging of a dye-stained paper tissue and a cirrhotic mice liver tissue are demonstrated using these FBs, demonstrating their good potential for microendoscopic imaging. Brightfield and fluorescence imaging performance of the studied FBs are compared. For both sets of glass compositions, good imaging performance is observed for FBs, with core diameter and core-to-core distance values larger than 1.6 μm and 2.3 μm, respectively. FBs fabricated with K209/F2 glass pairs revealed better performance in fluorescence imaging due to their higher NA of 0.59

Hyper-heuristic approaches for static and dynamic generalized assignment problems

STATİK VE DİNAMİK GENELLEŞTİRİLMİŞ ATAMA PROBLEMLERİ İÇİN YARDIMLI BULUŞSAL YAKLAŞIMLAR Statik optimizasyon problemlerinde uygunluk alanları süreç boyunca değişmezler ve önerilen algoritmaların asıl amacı verilen bir problem için optimum çözümü bulmaktır. Bununla birlikte, dinamik optimizasyon problemlerinde uygunluk fonksiyonu, problemin kısıtları, karar değişkenleri veya parametreler zamanla değişebilmektedir. Dinamik ortamlarda uygunluk alanları değişebildiğinden ana hedef global optimum değeri takip etmektir. Bu projede genelleştirilmiş atama problemlerinin statik ve dinamik versiyonları üzerine çalıştık. Genelleştirilmiş atama problemi NP-tam bir problemdir. Bu problemde amaç, her bir işin iş istasyonların kapasitelerini aşmadan yalnızca bir iş istasyonuna atanacak şekilde minimum maliyeti bulmaktır. Bu problemin dinamik versiyonunda işlerin maliyeti, kaynak tüketimleri ve kapasite kısıtlamaları süreç boyunca değiştirilmektedir. Bu projede ilk olarak statik genelleştirilmiş atama problemi için yardımlı buluşsal yaklaşımlar kullandık. Bir yardımlı buluşsal yöntem düşük seviyedeki sezgisel yöntemleri adaptif olarak kontrol eden yüksek seviyedeki bir sezgisel yöntemdir. Bu projede, önerdiğimiz yardımlı buluşsal yöntemler literatürde verilen iki algoritma ile karşılaştırıldı. Gerçekleştirdiğimiz deneylere göre, yardımlı buluşsal yöntemlerin diğer yöntemlerle benzer sonuçlar verdiğini gözlemledik. Ek olarak, dinamik genelleştirilmiş atama problemi için farklı yardımlı buluşsal yaklaşımlara bellek tabanlı teknik ekleyerek yeni buluşsal yaklaşımlar geliştirdik. Yardımlı buluşsal yaklaşımların diğer bellek tabanlı teknikten çevrimdışı performans metriği açısından daha iyi sonuçlar verdiğini gözlemledik. ABSTRACT HYPER-HEURISTIC BASED APPROACHES FOR STATIC AND DYNAMIC GENERALIZED ASSIGNMENT PROBLEMS In a stationary optimization problem, the fitness landscape does not change during the process and the main goal of a proposed algorithm is to find an optimal solution for the given problem. On the other hand, in dynamic optimization problems, the fitness function, problem constraints, decision variables or even environmental parameters may change in time. Since the fitness landscape may change over time, the main motivation in a dynamic optimization problem is to track the global optimum value. In this thesis, we study the static and dynamic versions of the generalized assignment problem. The generalized assignment problem is an NP-complete problem to assign a set of jobs to a set of agents such that each job is assigned to exactly one agent to minimize the total cost without exceeding each agent’s resource capacity. On the other hand, the costs of jobs, resource consumption and the capacity constraints are changed during the process, in dynamic version of the problem. In this thesis, we first present the hyper-heuristic based approaches for the static generalized assignment problem. A hyper-heuristic is a high-level heuristic that adaptively controls a set of simple, predefined low-level heuristics. In this thesis, our proposed hyper-heuristic approaches are compared with three algorithms given in the literature. Based on the experimental study, it is observed that the hyper-heuristic approaches give competitive results with respect to quality of solutions for various problem instances. Additionally, we present new heuristics for the dynamic generalized assignment problem by extending the memory-based technique with various hyper-heuristic approaches. Our hyper-heuristic based approaches significantly outperform memory-based technique for various problem instances with respect to quality of solutions which is expressed with the offline performance metric