Akış tipi çizelgeleme problemlerinin yapay bağışıklık sistemleri ile çözümü ve parametre optimizasyonu

Basit Öğe Kaydı
dc.authoridTR137896
dc.contributor.advisorEngin, Orhan
dc.contributor.authorDöyen, Alper
dc.date.accessioned2017-05-18T08:13:20Z
dc.date.available2017-05-18T08:13:20Z
dc.date.issued2004-03-12
dc.departmentEnstitüler, Fen Bilimleri Enstitüsü, Endüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalıen_US
dc.description.abstractYapay 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.en_US
dc.description.abstractArtificial Immune Systems (AIS) can be defined as computational systems inspired by theoretical immunology, observed immune functions, principles and mechanisms in order to solve complex problems. In the thesis, after studying the immune principles, that give way to AIS, two different AIS Algorithms were coded to solve classical flowshop and hybrid flowshop scheduling problems, respectively. The considered two problems are in Non-Polynomial(NP)-Hard class. Operating parameters are important for heuristics to solve that class of problems effectively in acceptable time periods. To determine the efficient parameter sets, a generic systematic procedure which is based on a multi-step experimental design approach was presented. Both of the two algorithms were tested with benchmark problems in the literature and compared with other methods. The results are enough good to state that Artificial Immune Systems may be used to solve industrial problems in confidence.en_US
dc.identifier.citationDöyen, A. (2004). Akış tipi çizelgeleme problemlerinin yapay bağışıklık sistemleri ile çözümü ve parametre optimizasyonu. Selçuk Üniversitesi, Yayımlanmış yüksek lisans tezi, Konya.en_US
dc.identifier.urihttps://hdl.handle.net/20.500.12395/4814
dc.language.isotren_US
dc.publisherSelçuk Üniversitesi Fen Bilimleri Enstitüsüen_US
dc.relation.publicationcategoryTezen_US
dc.rightsinfo:eu-repo/semantics/openAccessen_US
dc.selcuk20240510_oaigen_US
dc.subjectYapay bağışıklık sistemlerien_US
dc.subjectKlonal seçimen_US
dc.subjectPermutasyon akış tipi çizelgelemeen_US
dc.subjectEsnek akış tipi çizelgelemeen_US
dc.subjectArtificial immune systemen_US
dc.subjectClonal selectionen_US
dc.subjectPermutation flow shopen_US
dc.subjectSchedulingen_US
dc.subjectHybrid flow shop schedulingen_US
dc.titleAkış tipi çizelgeleme problemlerinin yapay bağışıklık sistemleri ile çözümü ve parametre optimizasyonuen_US
dc.title.alternativeSolving of flow shop scheduling problems by artificial immune systems and parameter optimizationen_US
dc.typeMaster Thesisen_US

Dosyalar

Orijinal paket
Listeleniyor 1 - 1 / 1
Küçük Resim
İsim:
154018.pdf
Boyut:
5.16 MB
Biçim:
Adobe Portable Document Format
Açıklama:
Tez
İndir
Lisans paketi
Listeleniyor 1 - 1 / 1
Küçük Resim Yok
İsim:
license.txt
Boyut:
1.51 KB
Biçim:
Item-specific license agreed upon to submission
Açıklama:
İndir

Koleksiyon

Fen Bilimleri Enstitüsü Tez Koleksiyonu