Selcuk University Digital Archive Systems

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

Show simple item record

dc.contributor.advisor Engin, Orhan
dc.contributor.author Döyen, Alper
dc.date.accessioned 2017-05-18T08:13:20Z
dc.date.available 2017-05-18T08:13:20Z
dc.date.issued 2004-03-12
dc.identifier.citation Döyen, A. (2004). Akış tipi çizelgeleme problemlerinin yapay bağışıklık sistemleri ile çözümü ve parametre optimizasyonu. Selçuk Üniversitesi, Yayımlanmış yüksek lisans tezi, Konya. tr_TR
dc.identifier.uri http://hdl.handle.net/123456789/4814
dc.description.abstract Yapay 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. tr_TR
dc.description.abstract Artificial 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. tr_TR
dc.language.iso tur tr_TR
dc.publisher Selçuk Üniversitesi Fen Bilimleri Enstitüsü tr_TR
dc.subject Yapay bağışıklık sistemleri tr_TR
dc.subject Klonal seçim tr_TR
dc.subject Permutasyon akış tipi çizelgeleme tr_TR
dc.subject Esnek akış tipi çizelgeleme tr_TR
dc.subject Artificial immune system tr_TR
dc.subject Clonal selection tr_TR
dc.subject Permutation flow shop tr_TR
dc.subject Scheduling tr_TR
dc.subject Hybrid flow shop scheduling tr_TR
dc.title Akış tipi çizelgeleme problemlerinin yapay bağışıklık sistemleri ile çözümü ve parametre optimizasyonu tr_TR
dc.title.alternative Solving of flow shop scheduling problems by artificial immune systems and parameter optimization tr_TR
dc.type Thesis tr_TR
dc.contributor.authorID TR137896


Files in this item

This item appears in the following Collection(s)

Show simple item record

Search DSpace


Advanced Search

Browse

My Account