Yapay bağışıklık sistemleri ile atölye çizelgeleme problemlerinin optimizasyonu
Job shop scheduling problems optimization with artificial immune systems
- Tez No: 315887
- Danışmanlar: YRD. DOÇ. DR. HALİFE KODAZ
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Computer Engineering and Computer Science and Control
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2012
- Dil: Türkçe
- Üniversite: Selçuk Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: 131
Özet
Yapay bağışıklık sistemleri son yıllarda oldukça çalışılan yapay zeka tekniklerinden biridir. Yapay bağışıklık sistemleri, doğal bağışıklık sistemi prensipleri ve mekanizmalarını temel almaktadır. Bu sistem, çizelgeleme, sınıflandırma, optimizasyon, veri madenciliği, bilgisayar ve ağ güvenliği gibi birçok alanda kullanılmaktadır.Bu çalışmada, yapay bağışıklık sistemlerinde çok sık kullanılan klonal seçim algoritmasını temel alan iki farklı algoritma geliştirilmiştir. Bu algoritmalar, en zor optimizasyon problemlerinden olan atölye tipi çizelgeleme problemlerine uygulanmıştır. Geliştirilen bu algoritmalarda mutasyon mekanizmaları irdelenmiştir. Uygulama sonuçlarının optimum çözüme ulaştırılabilmesi için algoritmalardaki parametreler analiz edilerek optimum çözümü veren parametre değerleri tespit edilmiştir. Elde edilen sonuçlar tablo ve grafiklerde ayrıntılı olarak verilmiştir. Çoğu problem için mevcut yapay bağışıklık sistemlerinin sonuçlarından daha iyi sonuçlar elde edilmiştir.
Özet (Çeviri)
Artificial immune systems is one of the artificial intelligence techniques highly studied on recent years. Artificial immune systems is based on natural immune system principles and mechanisms. This system is used on various areas such as; scheduling, classification, optimization, data mining, computers and network security.In this study; two different algorithms based on clonal selection algorithm are developed which are often used on the artificial immune systems. These algorithms are applied on to the workshop type scheduling problems which are one of the most difficult optimization problems. Mutation mechanisms are examined on these developed algorithms. The parameter values that give the optimum solution are determined by analyzing the algorithm parameters for conveying the results of the application for optimum solution. The results obtained are detailed in tables and graphs. Better results have been obtained for most problems compared to the existing artificial immune system findings.
Benzer Tezler
- Yapay bağışıklık sistemleri ile bilgi güvenliği ve olay yönetimi geliştirilmesi
Inproving security information and event management(siem) by artificial immune system
YUSUF ALACA
Yüksek Lisans
Türkçe
2018
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolKarabük ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
YRD. DOÇ. DR. YÜKSEL ÇELİK
- Akış tipi çizelgeleme problemlerinin yapay bağışıklık sistemleri ile çözümü ve parametre optimizasyonu
Solving of flow shop scheduling problems by artificial immune systems and parameter optimization
ALPER DÖYEN
Yüksek Lisans
Türkçe
2004
Endüstri ve Endüstri MühendisliğiSelçuk ÜniversitesiEndüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı
Y.DOÇ.DR. ORHAN ENGİN
- Özellik seçme (FS) ile yapay bağışıklık tanıma sistemi (AIRS) kullanılarak medikal teşhise gidiş
Going to medical diagnosis by using artificial immune recognition systems (AIRS) with feature selection (FS)
KEMAL POLAT
Yüksek Lisans
Türkçe
2004
Elektrik ve Elektronik MühendisliğiSelçuk ÜniversitesiElektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF.DR. MUSTAFA ŞAHİN
Y.DOÇ.DR. SALİH GÜNEŞ
- Yapay bağışıklık sistemleri kullanılarak kararlı öznitelik gruplarının seçimi
Stable feature groups selection using artificial immune systems
CANAN BATUR ŞAHİN
Doktora
Türkçe
2019
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolYıldız Teknik ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. BANU DİRİ
- Akıllı ulaşım sistemleri için yapay bağışıklık sistemleri ve genetik algoritma ile yeni stokastik en kısa yol algoritmalarının geliştirilmesi
Development of new stochastic shortest path algorithms by artificial immune systems and genetic algorithm for intelligent transportation systems
NESLİHAN KARSLI
Doktora
Türkçe
2010
UlaşımAtatürk Üniversitesiİnşaat Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. SİNAN HINISLIOĞLU