Yazar "Döyen, Alper" seçeneğine göre listele
Listeleniyor 1 - 4 / 4
Sayfa Başına Sonuç
Sıralama seçenekleri
Öğe Akış tipi çizelgeleme problemlerinin yapay bağışıklık sistemleri ile çözümü ve parametre optimizasyonu(Selçuk Üniversitesi Fen Bilimleri Enstitüsü, 2004-03-12) Döyen, Alper; Engin, OrhanYapay Bağışıklık Sistemleri (YBS), teorik bağışıklık bilimi, gözlenen bağışıklık fonksiyonları, prensipleri ve mekanizmalarından ilham alan ve karmaşık hesaplama problemlerini çözmek için geliştirilmiş bir hesaplama tekniğidir. Çalışmada, YBS'nin dayandığı bağışıklık prensipleri detaylı şekilde incelendikten sonra, klasik akış tipi ve esnek akış tipi çizelgeleme problemlerine etkin çözümler bulmak amacıyla farklı iki YBS algoritması geliştirilmiştir. Çalışmadaki çizelgeleme problemleri Polinomiyal Olmayan-Zor (Non-Polinomial[NP]-Hard) sınıfı içinde yer almaktadır. Bu sınıftaki problemleri makul zamanda, etkin şekilde çözebilecek sezgiseller için işlem parametreleri oldukça önemlidir. YBS algoritmalarının kullanacağı etkin parametreleri belirlemek için de çok-aşamalı deney tasarımı yaklaşımına dayanan sistematik bir prosedür sunulmuştur. Algoritmaların her ikisi de, literatürdeki kıyaslama problemleri ile test edilmiş, farklı yöntemlerle karşılaştırmalar yapılmıştır. Elde edilen sonuçlar oldukça iyidir, buna bağlı olarak yapay bağışıklık sistemlerinin endüstriyel problemlerin çözümünde güvenilir şekilde kullanılabileceği önerilmektedir.Öğe Artificial Immune Systems and Applications in Industrial Problems(2004) Engin, Orhan; Döyen, AlperYapay bağışıklık sistemleri (YBS), teorik bağışıklık bilimi, gözlenen bağışıklık fonksiyonları, prensipleri ve mekanizmalarından ilham alan ve karmaşık hesaplama problemlerini çözmek için geliştirilmiş bir hesaplama tekniğidir. Bu makalede, Yapay Bağışıklık Sistemlerinin tanımı, problem çözme tekniği ve endüstriyel uygulamaları yer almaktadır. Çözüm zamanı polinomiyal olmayan (Non Polinomial-NP) problemler kapsamında yer alan endüstriyel problemleri çözmek için son yıllarda geliştirilen yapay zeka tekniklerinden bir kısmı biyolojik tabanlı algoritmalardır. Bunlar; Genetik Algoritmalar, Karınca Kolonileri ve Yapay Bağışıklık Sistemleridir: Bu makalede ayrıca biyolojik tabanlı iki yöntem olan Yapay Bağışıklık Sistemleri ile Genetik Algoritma teknikleri karşılaştırılarak, güçlü ve zayıf yönleri belirlenmeye çalışılmıştır.Öğe A New Approach to Sol ve Flowshop Scheduling Problems by Artifical Immune Systems(2007) Engin, Orhan; Döyen, Alpern iş m makina akış tipi iş çizelgeleme problemi en genel iş çizelgeleme problemlerinden biridir. Bu çalışma akış tipi çizelgeleme problemi için toplam tamamlanma zamanı minimizasyonu ile ilgilenmektedir. Yapay Bağışıklık Sistemleri (YBS), çizelgeleme problemlerinde son dönemlerde kullanılan yeni bir problem çözme tekniğidir. YBS, doğal bağışıklık sisteminin prensiplerini ve mekanizmalarını kullanarak problemlere çözüm üreten bir hesaplama sistemidir. Bu çalışmada, bağışıklık tepkisinin iki ayrı mekanizması olan klonel seçim prensibi ve benzerlik mekanizması üzerine kurulmuş bir metod kullanılmıştır. Meta sezgisel yöntemlerde seçilen operatörler, çözüm kalitesi üzerinde önemli bir role sahiptir. Bu nedenle, yapay bağışıklık sisteminin etkin parametrelerinin belirlenmesinde çok aşamalı bir deney tasarımr prosedürü uygulanmıştır. Deney sonuçları, yapay bağışıklık sistemlerinin klasik çizelgeleme ve tavlama benzetimi algoritmalarından daha iyi sonuçlar verdiğini göstermiştir.Öğe Using ant colony optimization to solve hybrid flow shop scheduling problems(SPRINGER LONDON LTD, 2007) Alaykıran, Kemal; Engin, Orhan; Döyen, AlperIn recent years, most researchers have focused on methods which mimic natural processes in problem solving. These methods are most commonly termed "nature-inspired" methods. Ant colony optimization (ACO) is a new and encouraging group of these algorithms. The ant system (AS) is the first algorithm of ACO. In this study, an improved ACO method is used to solve hybrid flow shop (HFS) problems. The n-job and k-stage HFS problem is one of the general production scheduling problems. HFS problems are NP-hard when the objective is to minimize the makespan [1]. This research deals with the criterion of makespan minimization for HFS scheduling problems. The operating parameters of AS have an important role on the quality of the solution. In order to achieve better results, a parameter optimization study is conducted in this paper. The improved ACO method is tested with benchmark problems. The test problems are the same as those used by Carlier and Neron (RAIRO-RO 34(1):1-25, 2000), Neron et al. (Omega 29(6):501-511, 2001), and Engin and Doyen (Future Gener Comput Syst 20(6):1083-1095, 2004). At the end of this study, there will be a comparison of the performance of the proposed method presented in this paper and the branch and bound (B&B) method presented by Neron et al. (Omega 29(6):501-511, 2001). The results show that the improved ACO method is an effective and efficient method for solving HFS problems.
