Çok temsilcili sistemlerde öğrenme algoritmaları ile en kısa yol problemlerinin çözümü

Abstract

ÖZET Yüksek Lisans Tezi ÇOK TEMSİLCİLİ SİSTEMLERDE ÖĞRENME ALGORİTMALARI İLE EN KISA YOL PROBLEMLERİNİN ÇÖZÜMÜ İsmail KARAOĞLAN Selçuk Üniversitesi Fen Bilimleri Enstitüsü Endüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı Danışman: Yrd.Doç.Dr. Orhan ENGİN 2003, 72 Sayfa Jüri: Prof.Dr. Ahmet PEKER Doç.Dr. Hadi GÖKÇEN Yrd.Doç.Dr. Orhan ENGİN Bu çalışmada, son yılarda endüstriyel problemlerin çözümünde yaygın olarak kullanılan, yapay zeka tekniklerinin bir alt dalı olan çok temsilcili sistemlerde öğrenme algoritmaları 'nın en kısa yol problemlerinde uygulanabilirliği ve performansı incelenmiştir. Bunun için oluşturulan teorik en kısa yol problemleri, literatürde kullanılan, Gerçek Zamanlı Öğrenme, Q-Öğrenme, Aktivite tahmini algoritmaları ve yeni geliştirilen Gerçek Zamanlı Öğrenme-Aktivite Tahmini algoritması ila çözülmüştür. Problemin öğrenme algoritmaları ile çözümü için bilgisayar programları, Visual Basic 6.0 programlama dilinde hazırlanmıştır. Dört farklı öğrenme algoritması ile elde edilen sonuçlar, SPSS istatistiksel analiz programı yardımı ile analiz edilerek algoritmaların etkinliği belirlenmiştir. Anahtar Kelimeler: Çok Temsilcili Sistemler, Gerçek Zamanlı Öğrenme Algoritması, Q-Öğrenme Algoritması, Aktivite Tahmini Algoritması, En Kısa Yol Problemi

ABSTRACT Master Thesis SOLUTION OF SHORTEST PATH PROBLEMS WITH LEARNING ALGORITHMS IN MULTIAGENT SYSTEMS Ismail KARAO?LAN Selçuk University Graduate School of Natural and Applied Sciences Department of Industrial Engineering Supervisor: Assist. Prof.Dr. Orhan ENGİN 2003, 72 Page Jury: Prof. Dr. Ahmet PEKER Assoc. Prof. Hadi GÖKÇEN Assist. Prof. Dr. Orhan ENGİN In this paper, the applicability and performance of learning algorithms in multi-agent environment, which has using for industrial application in recent years, for shortest path problem have been investigated. For this purpose, some theoretical shortest path problems have been created and solved with Learning Real Time, Q- Learning, Activity Estimation Algorithms and a suggested algorithm. The computer programs for solving problems have been prepared in Visual Basic 6.0 programming language. The effectiveness of learning algorithms has been found by analyzing of results with SPSS statistical program. Key Words: Multi- Agent Systems, Learning Real Time Algorithm, Q- Learning Algorithm, Activity Estimation Algorithm, Shortest Path Problem.