Melez sezgisel ve meta-sezgisel algoritmalar kullanarak çizelgleme problemlerinin çözümlenmesi
Resolving scheduling problems with using hybrid heuristic and metaheuristic algorithms
- Tez No: 442567
- Danışmanlar: PROF. DR. HÜSEYİN BAŞLIGİL
- Tez Türü: Doktora
- Konular: Endüstri ve Endüstri Mühendisliği, Industrial and Industrial Engineering
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2016
- Dil: Türkçe
- Üniversite: Yıldız Teknik Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Endüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: 163
Özet
Bu çalışmada literatürde farklı türde çizelgeleme problemleri için geliştirilen Yapay Bağışıklık Sistemi, Karınca Kolonisi Optimizasyonu ve Genetik Algoritma gibi çeşitli algoritmalar bir araya getirilip, istenilen parametreler ile oluşturulan çizelgeleme problemlerinin bu algoritmalar ile çözdürülüp çeşitli grafiklerle performans kıyaslaması yapılabileceği açık kaynak kodlu bir internet sayfası arayüzü ile JavaScript kütüphanesi oluşturulmuştur. Daha sonra Çizelgeleme problemleri için Genetik Algoritma parametrelerinin optimizasyonu üzerine çalışılmıştır. Testlerde performansı iyi bulunan parametreler kullanılarak Genetik Algoritma ile Karınca Kolonisi Optimizasyonu farklı problem tipleri için hibrit çözümler haline getirilmiş, bunların performansları incelenmiştir. Daha sonra makinelerin doluluk durumlarının veya performanslarının bulanık sayılarla ifade edilebileceği ortamlar için çizelgeleme problemlerinde bir bulanık mantık yaklaşımı geliştirilmiştir. Bu yaklaşım, makinelerin doluluk oranının dolu/boş olarak değil de belli bir yüzde olarak ifade edilmesini temel alır. Böylece makineler bazı durumlarda aynı anda birden fazla işi belli yüzdeleriyle işleyebilirler veya belli yüzdeye göre düşük performanslı çalışabilirler. Geliştirilen yaklaşımlar, programdaki algoritmalara uygulanmış; sonuçları değerlendirilmiştir.
Özet (Çeviri)
In this thesis, various algorithms like Genetic Algorithm, Artificial Immune System and Ant Colony Optimization which aim to solve Scheduling problems are combined and an HTML page & open source Javascript Library is developed as an interface which allows users to compare their algorithms with others in graphical interface. Users can create various types of Scheduling problems and solve through these algorithms in this application. Also, Genetic Algorithm's parameters are optimized for Scheduling problems and via these parameters, a hybrid algorithm developed using Ant Colony Optimization and Genetic Algorithm. Then, a fuzzy logic approach proposed for scheduling problems which machines can have fuzzy fullness or performance level. This approach based on expressing machine fullness or performance as a percentage rather than busy or empty. As a result of this approach, machines can process more than one job at the same time or process times can differ from thought before. This approach integrated in algorithms used in application.
Benzer Tezler
- Hybrid meta-heuristic algorithms for the resource constrained multi-project scheduling problem
Kaynak kısıtlı birden fazla projenin iş programlanması problemi için üst-sezgisel yöntemler geliştirilmesi
FURKAN UYSAL
Doktora
İngilizce
2014
İnşaat MühendisliğiOrta Doğu Teknik Üniversitesiİnşaat Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. RİFAT SÖNMEZ
- Güncel en iyileme algoritmalarının paralel ve birlikte uygulamaları ve performans analizleri
Parallel and collaborative applications of the recent optimization algorithms and their performance analyses
HASAN MAKAS
Doktora
Türkçe
2015
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolSakarya ÜniversitesiBilgisayar ve Bilişim Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. NEJAT YUMUŞAK
- Ayrık optimizasyon problemlerinin çözümünde göçmen kuşlar optimizasyon (MBO) algoritmasının iyileştirilmesi
Improvement of migrating birds optimization (MBO) algorithm in solution of discrete optimization problems
VAHİT TONGUR
Doktora
Türkçe
2018
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolSelçuk ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. ERKAN ÜLKER
- Çok sınıflı medikal görüntü sınıflandırması için melez derin öğrenme yaklaşımları
Hybrid deep learning approaches for the multi class medical image classification
ZELİHA KAYA AKÇELİK
Yüksek Lisans
Türkçe
2024
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolFatih Sultan Mehmet Vakıf ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ GÖNÜL ULUDAĞ
- Rüzgar parametrelerinin değişiminin izlenmesi ve yapay zeka algoritmaları kullanılarak tahmini
Monitoring of the change of wind parameters and estimation using artificial intelligence algorithms
ALPER KEREM
Doktora
Türkçe
2018
Elektrik ve Elektronik MühendisliğiGazi ÜniversitesiElektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ ALİ SAYGIN