Yapay bağışıklık sistemleri ile atölye çizelgeleme problemlerinin optimizasyonu

Abstract

Yapay bağışıklık sistemleri son yıllarda oldukça çalışılan yapay zeka tekniklerinden biridir. Yapay bağışıklık sistemleri, doğal bağışıklık sistemi prensipleri ve mekanizmalarını temel almaktadır. Bu sistem, çizelgeleme, sınıflandırma, optimizasyon, veri madenciliği, bilgisayar ve ağ güvenliği gibi birçok alanda kullanılmaktadır.Bu çalışmada, yapay bağışıklık sistemlerinde çok sık kullanılan klonal seçim algoritmasını temel alan iki farklı algoritma geliştirilmiştir. Bu algoritmalar, en zor optimizasyon problemlerinden olan atölye tipi çizelgeleme problemlerine uygulanmıştır. Geliştirilen bu algoritmalarda mutasyon mekanizmaları irdelenmiştir. Uygulama sonuçlarının optimum çözüme ulaştırılabilmesi için algoritmalardaki parametreler analiz edilerek optimum çözümü veren parametre değerleri tespit edilmiştir. Elde edilen sonuçlar tablo ve grafiklerde ayrıntılı olarak verilmiştir. Çoğu problem için mevcut yapay bağışıklık sistemlerinin sonuçlarından daha iyi sonuçlar elde edilmiştir.

Artificial immune systems is one of the artificial intelligence techniques highly studied on recent years. Artificial immune systems is based on natural immune system principles and mechanisms. This system is used on various areas such as; scheduling, classification, optimization, data mining, computers and network security.In this study; two different algorithms based on clonal selection algorithm are developed which are often used on the artificial immune systems. These algorithms are applied on to the workshop type scheduling problems which are one of the most difficult optimization problems. Mutation mechanisms are examined on these developed algorithms. The parameter values that give the optimum solution are determined by analyzing the algorithm parameters for conveying the results of the application for optimum solution. The results obtained are detailed in tables and graphs. Better results have been obtained for most problems compared to the existing artificial immune system findings.