Geri Dön

Etmen sistemlerinin sağlamlık ve güvenilirliğinin sağlanması

Providing robustness and reliability of agent systems

  1. Tez No: 256953
  2. Yazar: İBRAHİM ÇAKIRLAR
  3. Danışmanlar: PROF. DR. OĞUZ DİKENELLİ
  4. Tez Türü: Yüksek Lisans
  5. Konular: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Computer Engineering and Computer Science and Control
  6. Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
  7. Yıl: 2009
  8. Dil: Türkçe
  9. Üniversite: Ege Üniversitesi
  10. Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
  13. Sayfa Sayısı: 132

Özet

Çoklu etmen sistemlerinin kendine özgü olan iş birlikçi, özerk ve dağıtık özellikleri bu sistemler üzerinde geliştirilen uygulamalara dinamik ve esnek yapı kazandırmaktadır. Ancak uygulamaların dinamiklik ve esnekliğinin artışının yanında hataya yatkınlıkları artmakta, güvenilirliği ve sağlamlığı zayıflamaktadır. Etmen sistemlerinin genel özellikleri göz önüne alındığında güvenilir ve sağlam yapıda olmaları beklenmektedir. Fakat etmen sistemlerinin sağlam ve güvenilirliği mevcut yöntemlerle halen sağlanamamıştır. Bu tez kapsamında etmen sistemlerini, dolayısıyla etmen tabanlı uygulamaları, daha güvenilir ve sağlam hale getirmek için çoklu etmen sistemi istisnaları sınıflandırılarak seviyelendirilmiş ve değişik seviyelerdeki istisnaları işlemek üzere ontoloji temelli bir istisna işleme yaklaşımı önerilmiştir. Tanımlanan istisna işleme yaklaşımını Seagent çoklu etmen sistemi geliştirim çerçevesine tümleştirilerek mimarisi ayrıntılı olarak açıklanmıştır. Önerilen yaklaşımın ve gerçekleş-tirimin uygulanabilirliğini vurgulamak için elektronik takas alanında bir durum çalışması üzerinde durulmuştur.

Özet (Çeviri)

Cooperative, autonomous and distributed properties of multi-agent systems deduce dynamic features of multi-agent system applications. On the other hand, these suitable features weaken robustness and reliability properties and increase error proneness of multi-agent system applications. According to the general characteristic of agents, multi-agent systems are expected to behave robustly. But, proposed approaches have not provided robustness and reliability requirements yet. In this research, we classify multi-agent system exceptions and propose an ontology based exception handling approach according to the classification to make multi-agent system applications more reliable and robust with respect to agent autonomy. We implement our approach on SEAGENT multi-agent system development framework. And also we touch on a case study in electronic barter domain to show applicability of our approach.

Benzer Tezler

  1. Improved helicopter classification via deep learning and overlapped range-doppler maps

    Derin öğrenme ve örtüşen menzil-doppler görüntüleri ile geliştirilmiş helikopter sınıflandırması

    DENİZ CAN ACER

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2023

    Elektrik ve Elektronik Mühendisliğiİstanbul Teknik Üniversitesi

    Elektronik ve Haberleşme Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. IŞIN ERER

  2. Aracı kurumlarda uygulanan iç kontrol sistemi ve etkinliğinin ölçümü

    Internal control enforced in brokerage houses and measuring its efficiency

    YEŞİM YUMUŞAK

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2007

    İşletmeMarmara Üniversitesi

    İşletme Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. SABRİ BURAK ARZOVA

  3. Condition monitoring and fault detection for electrical power systems using signal processing and machine learning techniques

    Sı̇nyal ı̇şleme ve makı̇ne öğrenme teknı̇klerı̇ kullanılarak elektrı̇k güç sı̇stemleri ı̇çı̇n durum ı̇zleme ve arıza belirleme

    YASMIN NASSER MOHAMED

    Doktora

    İngilizce

    İngilizce

    2024

    Elektrik ve Elektronik Mühendisliğiİstanbul Teknik Üniversitesi

    Elektrik Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. ŞAHİN SERHAT ŞEKER

  4. Bulanık doğrusal programlama ile feldspat karışım optimizasyonu

    Feldspat blending optimization with fuzzy linear programming

    İREM ÇELEBİ

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2024

    Endüstri ve Endüstri Mühendisliğiİstanbul Teknik Üniversitesi

    Endüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. ÖZGÜR KABAK

  5. Deep learning-based keypoints driven visual inertial odometry for GNSS-denied flight

    Yapay sinir ağları tabanlı nokta çıkarıcılı görsel-ataletsel odometri ile GPS'siz ortamda uçuş

    ARSLAN ARTYKOV

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2023

    Uçak Mühendisliğiİstanbul Teknik Üniversitesi

    Uçak ve Uzay Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. EMRE KOYUNCU