Ark Kaynağı Elektrotlarındaki Kaynak Parametrelerinin Yapay Zekâ Yöntemleri ile İncelenmesi

Son yıllarda oldukça popüler bir alan olan yapay zekânın alt yöntemlerinden Yapay Bağışıklık Sistemi (YBS) ile Klonal Seçim Algoritması (KSA) üzerine bir çok çalışma yapılmaktadır. Bu çalışmada, endüstride geniş bir kullanım alanına sahip kaynak makinası elektrotlarının en uygun değerlerinin bulunabilmesi için Yapay Bağışıklık Sistemi (YBS) algoritması ile, Bulanık Mantık yönteminin bir arada kullanıldığı hibrit bir model önerilmektedir. Gerçekleştirilen çalışmada kaynak sarf malzemesinin daha kaliteli bir ürün olması için gerçekleştirilen Ar-Ge faaliyetlerini hızlandırmak ve maliyetlerini düşürmek amacıyla kaynak parametrelerini optimize ederek kombinasyonlarını veren bir yazılım geliştirilmiştir. Visual Studio ortamında gerçekleştirilen bu çalışma ile farklı kaynak girdi parametreleri kullanılarak kaynak sarf malzemelerinin akma mukavemeti (N/mm²) optimize edilmiştir. Bu çalışmada kaynak üretim Ar-Ge faaliyetlerini hızlandırmak ve maliyetlerini düşürmek amacıyla YBS Klonal Seçim Algoritması (KSA) ile Bulanık Mantık hibrit algoritma yöntemi ele alınmıştır

A New Approach to Solve Flowshop Scheduling Problems By Artificial Immune Systems

n iş m makina akış tipi iş çizelgeleme problemi en genel iş çizelgeleme problemlerinden biridir. Bu çalışma akış tipi çizelgeleme problemi için toplam tamamlanma zamanı minimizasyonu ile ilgilenmektedir. Yapay Bağışıklık Sistemleri (YBS), çizelgeleme problemlerinde son dönemlerde kullanılan yeni bir problem çözme tekniğidir. YBS, doğal bağışıklık sisteminin prensiplerini ve mekanizmalarını kullanarak problemlere çözüm üreten bir hesaplama sistemidir. Bu çalışmada, bağışıklık tepkisinin iki ayrı mekanizması olan klonel seçim prensibi ve benzerlik mekanizması üzerine kurulmuş bir metod kullanılmıştır. Meta sezgisel yöntemlerde seçilen operatörler, çözüm kalitesi üzerinde önemli bir role sahiptir. Bu nedenle, yapay bağışıklık sisteminin etkin parametrelerinin belirlenmesinde çok aşamalı bir deney tasarımı prosedürü uygulanmıştır. Deney sonuçları, yapay bağışıklık sistemlerinin klasik çizelgeleme ve tavlama benzetimi algoritmalarından daha iyi sonuçlar verdiğini göstermiştir.The n-job, m-machine flow shop scheduling problem is one of the most general job scheduling problems. This study deals with the criteria of makespan minimization for the flow shop scheduling problem. Artificial Immune Systems (AIS) are new intelligent problem solving techniques that are being used in scheduling problems. AIS can be defined as computational systems inspired by theoretical immunology, observed immune functions, principles and mechanisms in order to solve problems. In this research, a computational method based on clonal selection principle and affinity maturation mechanisms of the immune response is used. The operation parameters of meta-heuristics have an important role on the quality of the solution. Thus, a generic systematic procedure which bases on a multi-step experimental design approach for determining the efficient system parameters for AIS is presented. Experimental results show that, the artificial immune system algorithm is more efficient than both the classical heuristic flow shop scheduling algorithms and simulated annealing

Esnek hesaplama ve biyobilişim teknikleri ile bir klinik karar verme simülatörünün oluşturulması

06.03.2018 tarihli ve 30352 sayılı Resmi Gazetede yayımlanan “Yükseköğretim Kanunu İle Bazı Kanun Ve Kanun Hükmünde Kararnamelerde Değişiklik Yapılması Hakkında Kanun” ile 18.06.2018 tarihli “Lisansüstü Tezlerin Elektronik Ortamda Toplanması, Düzenlenmesi ve Erişime Açılmasına İlişkin Yönerge” gereğince tam metin erişime açılmıştır.Dünyada her yıl milyonlarca insan, göğüs hastalıkları teşhisi ile hastanelere başvurmaktadır. Bu hastalıkların başında; kronik obstrüktif akciğer hastalığı, verem, astım, zatürree ve akciğer kanseri gelmektedir. Düşük gelirli ülkelerde, önemli bir sorun teşkil eden göğüs hastalıkları, 15 ile 49 yaş grubu insanların ölüm nedeni olarak ön sırada yer almaktadır. Solunum hastalıkları ülkemizde de çok önemli bir sağlık sorunudur. Bu çalışmada, solunum hastalıklarının teşhisinde yardımcı olacak bir klinik karar destek sistemi geliştirilmesi amaçlanmıştır. Bunun akabinde, literatürde spesifik bir hastalık üzerine yapılan uygulamalardan farklı olarak beş adet hastalık üzerinde sınıflandırma işlemi yapılmıştır. Bu doğrultuda geliştirilen uygulamada teşhis için yapay sinir ağı, yapay bağışıklık sistemi, genetik algoritma gibi esnek hesaplama ve biyobilişim teknikleri kullanılmıştır. Uygulama için gerekli olan veri seti, yerel bir hastanede yatan göğüs hastaları için düzenlenen epikriz raporlarından oluşturulmuştur. Gerçekleştirilen testler sonucunda; yapay bağışıklık sistemi ile % 93.83, yapay sinir ağları ile % 92.16, genetik algoritmalar ile % 91.31, ANFIS ile % 89.05 ve ROC ile % 93.00 doğruluk oranları elde edilmiştir. Sonuçlar bu alanda yapılan örnek çalışmalar ile karşılaştırılmıştır. Sonuç olarak, solunum hastalıklarının teşhisinde esnek hesaplama ve biyobilişim tekniklerinin kullanılmasında önemli sayılabilecek doğruluk oranı ile sınıflandırma işleminin başarılı olduğu görülmüştür. Ayrıca geliştirilen uygulama yerel bir hastane ortamında denenmiş olup uzman doktorların da desteğini almıştır.Millions of people are diagnosed every year with a chest disease in the world. Chronic obstructive pulmonary, pneumonia, asthma, tuberculosis, lung cancer diseases are the most important chest diseases. Thoracic disease is a great problem in most low income countries; it is the single most frequent cause of death in individuals aged fifteen to forty-nine years. Thoracic disease is an important health problem in Turkey also. In this study, an application on chest diseases diagnosis was realized by using flexible computing and bioinformatics computing systems. Used neural network structures in this study were multilayer, probabilistic, and learning vector quantization neural networks. A genetic algorithm system and an artificial immune system were also performed to realize chest disease diagnosis for the classification and comparison. The results of the study were compared with the results of the pervious similar studies reported focusing on different chest diseases diagnosis. The pulmonary disease dataset were taken from a state hospital?s database using patient?s epicrisis reports

Bulanık proje çizelgeleme problemlerinin paralel kanguru algoritmasıyla çözümü

06.03.2018 tarihli ve 30352 sayılı Resmi Gazetede yayımlanan “Yükseköğretim Kanunu İle Bazı Kanun Ve Kanun Hükmünde Kararnamelerde Değişiklik Yapılması Hakkında Kanun” ile 18.06.2018 tarihli “Lisansüstü Tezlerin Elektronik Ortamda Toplanması, Düzenlenmesi ve Erişime Açılmasına İlişkin Yönerge” gereğince tam metin erişime açılmıştır.Günümüzde şirketler artık sadece kendi bölgelerinde değil, küreselleşmenin getirdiği küresel pazarda rekabet etmek durumundadırlar. Bu rekabetin bir neticesi olarak gün geçtikçe ürünlerin ömürleri azalırken ürün çeşitliliği artmakta, bu da belirsizliğin artmasına ve planlamanın güçleşmesine yol açmaktadır. Böyle bir ortamda ayakta kalabilmek için şirketlerin doğru kararlar alarak doğru planlar yapması gerekmekte ve bu durum da proje çizelgelemenin önemini artırmaktadır. Bu problemin çözümünde kesin çözüm veren yöntemlerin kullanılması hem gerçekçilik açısından hem de bunların hesaplanması için gerekli süre açısından uygun olmamaktadır. Belirsizliğin çözümünde en doğal yöntem bulanık küme teorisidir. Bu yöntemin proje çizelgelemede kullanılmasıyla daha etkili ve verimli çizelgeler oluşturmak mümkün olmaktadır. Bu tez çalışmasında, faaliyet sürelerinin ve bu faaliyetlerin kaynak ihtiyacının bulanık olduğu, yeni bir ürün geliştirme projesi problemi üzerinde durulmuştur. Bu problemde belirsiz ve esnek olan geçici bilginin modellenmesinde bulanık küme teorisi kullanılmış ve problemin çözümünde, en düşük çizelge riskinin belirlenmesi ve her bir faaliyetin bütün kısıtlarının minimum tatmin değerlerini maksimize edecek bir başlama zamanının tespit edilmesi için paralel kanguru algoritması kullanılmıştır. Önerilen yöntem, proje yöneticilerinin belirsiz bir çizelgeleme ortamında, geç kalma ihtimali en düşük olan bir çizelgeyi seçmelerine yardımcı olabilmektedir.Today, as a result of ongoing globalization, companies do not have to only compete on the local market but worldwide. Globalization also caused an increase in product variety while shortening product life. Consequent confusion and uncertainty made predicting the future and planning accordingly much more difficult. To survive in such environment, companies should make the right decisions, and this is increasing the importance of project scheduling. Because classic planning and scheduling methods fail to keep up in such an environment, to make right decisions and to draw accurate plans for future requires an unconventional approach. Using exact methods to solve these problems is not feasible, due to required long computational time and realism of the project. An alternative way to solve this uncertainty is the fuzzy set theory, which is a natural way to solve uncertainty. By using this method, it is possible to make more effective and efficient schedules for a project. In this thesis, the problem of a new product development project with fuzzy activity durations and fuzzy resource requirements studied. Fuzzy set theory is used to model the uncertain and flexible temporal information, and parallelized kangaroo algorithm is used to determine minimum schedule risk, and find a starting time for each activity, that maximizes the minimum satisfaction value of all constraints of all activities. The proposed method may help the project managers to choose a schedule in an uncertain scheduling environment with the lowest probability of being late

Yapay sinir ağları ile afet yönetiminde sosyal zarar görebilirlik riskinin belirlenmesi

06.03.2018 tarihli ve 30352 sayılı Resmi Gazetede yayımlanan “Yükseköğretim Kanunu İle Bazı Kanun Ve Kanun Hükmünde Kararnamelerde Değişiklik Yapılması Hakkında Kanun” ile 18.06.2018 tarihli “Lisansüstü Tezlerin Elektronik Ortamda Toplanması, Düzenlenmesi ve Erişime Açılmasına İlişkin Yönerge” gereğince tam metin erişime açılmıştır.Son yıllarda insan düşünüş ve yargısını bilgisayarlar aracılığı ile gerçekleştirmeyi hedefleyen Yapay Zeka konusu önem kazanmış ve teknoloji ve yazılım alanındaki gelişmeler ile Yapay Zeka'nın farklı alanlarda uygulamaları gerçekleştirilmiştir. Bu tezin amacı Yapay Zeka teknikleri olan Yapay Sinir Ağları ve Bulanık Mantık'ın detaylı incelenmesi ve depremden sosyal zarar görebilirliğin tahmininde bu tekniklerin yardımcı olabileceğinin gösterilmesidir.Ülkemizde sıkça rastlanan doğal afet türlerinden biri olan depremin meydana getirebileceği zararlar fiziksel, ekonomik ve sosyal olmak üzere üç kategoride incelenmektedir. Fiziksel zarar görebilirlik literatürde detaylı olarak çalışılmıştır. Ancak özellikle sosyal zarar görebilirlik ülkemizde çok fazla çalışmanın yapılmadığı bir alandır. Hızlı nüfus artışı, iç ve dış göçler, bilgi ve eğitim eksikliği gibi faktörler sosyal zarar görebilirlik kavramını oluştururken bu faktörlerin iyileştirilememesi zaman içerisinde doğal afetin etkilerinin artmasına neden olmaktadır. Fiziksel zarar görebilirliğin yanı sıra sosyal zarar görebilirliğinde çalışılması gerekmektedir ki yaşanan afetlerin yarattığı kayıpların minimum düzeye indirilmesi mümkün olabilsin.Tezde bu temele dayanılarak Yapay Zeka tekniklerinden Yapay Sinir Ağları kullanılarak sosyal faktörlere göre Türkiye'deki iller sınıflara ayrılmıştır. Oluşturulan sınıflarla sosyal faktörler arasında Yapay Sinir Ağları ile ilişki kurulabildiğinin gösterilmesi amaçlanmıştır.Bu amaçla çalışmada öncelikle Yapay Sinir Ağları kapsamlı bir literatür taraması yapılarak anlatılmış, sonrasında SPSS Clementine programı kullanılarak kümeleme analiziyle illerin sosyal sınıfları belirlenmiştir. Daha sonra ise MATLAB programının Yapay Sinir Ağı modülü kullanılarak analizler tamamlanmıştır. Analiz sürecinde kullanılan 81 ile ait tablolar Türkiye İstatistik Kurumu'ndan alınan ikincil veriler doğrultusunda hazırlanmıştır.Çalışma sonunda ise Yapay Sinir Ağları kullanılarak sosyal faktörlerle, oluşturulan sosyal sınıfların ilişkilendirilebildiği yapılan analiz ve testlerin sonuçlarıyla desteklenmiştir.In recent years, artifical intelligence, which tries to mimic human thinking and decision making process in computerized environments, has been applied in different areas. New developments in technology and software areas allowed to broaden these different applications. In this thesis, the goal is to research artificial intelligence and it?s techniques and to apply them for calculation of social vulnerability in eartquakes. Especially Neural Networks and Fuzzy Logic are main focus areas.Earthquake damage, one of the common types of natural disasters in our country, can be scrutinized in three categories: physical, economic and social. Among these three physical vulnerability has been studied widely. However when it comes to social vulnerability, it is a new area and there has been limited number of studies conducted in this area. Rapid population growth, internal and external migration, factors such as lack of information and training constitute social vulnerability factors and if they are not improved over time, the risks of natural disaster increases. Therefore, social vulnerability is also important and it must be also researched in detail to avoid consequences.In order to reach this goal, first cities in Turkey are classified into groups based on social factors by using neural networks. Then, the relationship between created groups and social factors is established by using neural networks.For this purpose, first a comprehensive literature review about Artificial Intelligence, Artificial Neural Networks and Fuzzy Logic was conducted. Then, in order to classify cities into social groups SPSS Clementine was used. Finally artificial neural networks module of MATLAB has been used to complete the analysis. The data for social indicators of 81 cities were gathered from Turkish Statistics Institute.The result of this study provides a support that social factors can be used in order to meausure social vulnerability level of cities and Artificial Neural Networks can be utilized for this purpose

Yapay bağışıklık sistemleri ile su dağıtım şebekelerindeki su kayıplarının model kalibrasyonuna bağlı olarak tespit edilmesi

Bu çalışmada, su dağıtım şebekelerindeki su kayıplarının miktarları ve yerlerinin tespit edilmesi için Yapay Bağışıklık Sistemleri (YBS) kullanılarak model kalibrasyonuna dayalı bir optimizasyon modelinin geliştirilmesi amaçlanmıştır. Modelde sezgisel optimizasyon tekniği olarak YBS’ nin çeşitlerinden biri olan Modifiye edilmiş Klonal Seçim Algoritması kullanılmıştır. Model ile birlikte EPANET 2 simulatörü kullanılmıştır. Borularda ve düğüm noktalarındaki su kayıplarının tespit edilmesindeki performansını test etmek üzere model, sürekli (sabit) koşullar altında iki gözlü sanal bir su dağıtım şebekesine uygulanmıştır. Sonuçlar, su dağıtım şebekelerindeki su kayıplarının tespit edilmesi açısından modelin gelecek vadettiğini göstermiştir