Melez sezgisel ve meta-sezgisel algoritmalar kullanarak çizelgleme problemlerinin çözümlenmesi

Abstract

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.

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.