Benzer olmayan paralel makinelerin çizelgelenmesinde bulanık esaslı proses zamanlarının genetik algoritma uygulaması

Abstract

Günlük yaşantımızda, kesin olduğunu düşündüğümüz ancak gerçekte kesin olmayandurumlarla karşılaşırız. Bu durumların sistematik bir biçimde öngörülebilmesi ancak bazıkabullerin yapılmasından sonra mümkün olmaktadır. Birçok sosyal, ekonomik ve teknikolayda da belirsizlik ve dolayısıyla karmaşıklık bulunmaktadır. Bu belirsizliklerin analizedilmesi Zadeh tarafından geliştirilen bulanık mantık teorisi kapsamında mümkündür.Genetik Algoritma, olası tüm çözümlerin değil de salt bâzı seçilmiş çözümlerin denenmesiyoluyla beklenen optimum sonucu bulmaya çalışan, parametre kodlama temeline dayanan birarama tekniğidir. GA'lar doğada geçerli olan ?en iyinin yaşaması? kuralına dayanarak sürekliiyileşen çözümler üretir. Bunun için ?iyi? nin ne olduğunu belirleyen bir uygunluk fonksiyonuve yeni çözümler üretmek için yeniden kopyalama ve değiştirme gibi operatörleri kullanır.Bu çalışmada, benzer olmayan paralel makinelerde, iş sıralama probleminde bulanık proseszamanlarına bağlı olarak, önce bulanık mantık teorisinin esasları anlatılacak ve daha sonragenetik algoritma metodu özetlenecektir. Bulanık mantığın ardından genetik algoritmahakkında bilgi verilecek ve bu konularda bir uygulama yapılacaktır. Problem sonuçları GAile ilgili olarak Java Eclipse Europa programında anlatılmaktadır.

In our daily lives we frequently come across with circumstances that we think of certain but infact are not. Prediction of these circumstances in a systematic manner is possible only aftermaking some assumptions. In a variety of social, economic and technical events uncertaintyand therefore complexity is always present. It is possible to analyze those uncertainties withinthe context of the fuzzy logic theory developed by Zadeh.GA is a search method based on parameter encoding that purposes optimum outcome usingsome of chosen solutions. GA produces continually improving solutions on the basis of naturerule which provides ?living which has best properties?. Because of this, it uses fitnessfunction that determines ?best properties? and cross over operator for producing newsolutions. GA is an evolutionary calculation technique which expands with ArtificialIntelligence.In this study we first summarize the fundamentals of the fuzzy logic theory and thensummarize genetic algorithm method in the scheduling problem with fuzzy processing timeson non-identical parallel machines. After that an application which is analized with fuzzylogic and genetic algorithm is defined. Problem solutions in job sequencing with GA isexamined, by using a program which is prepared in Java Eclipse Europa Program.