Akış tipi çizelgeleme problemlerinin yapay bağışıklık sistemleri ile çözümünde yeni bir yaklaşım

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.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

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

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

Reproduction operator optimization of Genetic Algorithms in flowshop scheduling problems

Bu çalışmada Akış tipi çizelgeleme problemlerinin Genetik algoritma ile çözümünde çözüm süresi ve kalitesi üzerinde etkin olan üreme operatörü belirlenmiştir. Literatürde kullanılan Akış zamanlı rulet çemberi ve Yapay seçim yöntemi ile yeni geliştirilen Kısmi yapay seçim, Makine verimli rulet çemberi ve Ters yapay seçim üreme yöntemleri farklı büyüklükteki 10 problem üzerinde denenmiştir. İşlem süreleri, üniform dağılıma uygun olarak ?1-25? dakika arasında rassal olarak üretilen problemler üzerinde yapılan toplam 1250 adet deney sonucunda, akış tipi çizelgeleme problemlerinin Genetik algoritma ile çözümünde, iki makine problemleri için kısmı yapay seçim; çok makine problemleri için akış zamanlı rulet çemberi iyi performans göstermiştir  Anahtar Kelimeler: Çizelgeleme, Genetik Algoritma, üreme yöntemi, parametre optimizasyonu.In this study reproduction operators of genetic algorithms are tested for solving flowshop scheduling problems which are in NP-hard class and the most effective operator is determined. In addition to flowtime roulette wheel and artificial reproduction method, three new developed reproduction methods namely, partial artificial reproduction, machine utility roulette wheel and inverse artificial reproduction are tested on different scaled flowshop scheduling problems with a Genetic algorithm program coded in Turbo Pascal. Processing times of the jobs in machines are generated randomly between ?1- 25? minutes according to uniform distribution. Problems are examined in two categories: 2-machine and multi-machine problems. In 2-machine problems the optimal solutions are determined with Johnson Algorithm and then compared with the solutions obtained with the Genetic Algorithms for different reproduction operators in six different scaled problems. In multi-machine problems the same reproduction operators are tested for 3-machine x 10-job, 4-machine x 10-job, 5-machine x 10-job and 7-machine x 15-job problems. The most effective reproduction operator is determined for both categories according to the results of 1250 experiments. As a result, partial artificial reproduction is determined to be the best performing reproduction operator for 2-machine problems and flowtime roulette wheel for multi-machine problems depending on the best makespan values. Keywords: Scheduling, Genetic Algorithm, reproduction operator, parameter optimization

ÇOK TEMSİLCİLİ SİSTEMLER VE KARGO TAŞIMA PROBLEMLERİ ÜZERİNE BİR UYGULAMA

MultiAgent Systems (MAS) is a subfield of Artificial Intelligence which is designed by communicating two or more agent in an environment. In this paper, MAS which have been applied for industrial problems for ten years successfully, its sub fields and search algorithms are introduced. Literature review about application of MAS is explained. A model for solving cargo transportation problem with MAS is developed. For this purpose, randomly forming cargo transportation problems have been modeled with MAS. Finally, it is seen that MAS gives an optimum solutions in a short computation times. Çok Temsilcili Sistemler (ÇTS), iki ya da daha fazla ajanın (temsilci) aralarında iletişim kurarak bir çevre içerisinde etkileşim göstermesi ile oluşan, yapay zekânın bir alt dalıdır. Bu çalışmada; son on yılda endüstriyel problemlerin çözümünde başarılı olarak kullanılan ÇTS ve alt sistemleri üzerinde durulmuştur. ÇTS’de kullanılan arama algoritmalarına değinilmiştir. ÇTS ile ilgili son yıllarda yapılan çalışmalar literatür özeti olarak sunulmuştur. Uygulama bölümünde de kargo taşıma problemlerinin ÇTS  ile  çözümüne  ilişkin  bir  model  önerilmiştir.  Bu  amaç  için,  farklı  ölçeklerde  rastsal  olarak oluşturulan kargo taşıma problemleri, ÇTS yardımı ile modellenmiştir. Sonuç olarak, ÇTS ile çok kısa sürelerde en iyi çözümlere ulaşıldığı görülmüştür.

Observability of the Higgs boson in the presence of extra standard model families at the Tevatron

The observability of the Higgs boson via the WW* decay channel at the Tevatron is discussed taking into account the enhancements due to the possible existence of the extra standard model (SM) families. It seems that the existence of now SM families can give the Tevatron experiments (DO and CDF) the opportunity to observe the intermediate mass Higgs boson before the LHC

Fixed job scheduling: a literature survey and a solution proposition through meta heuristic methods

Fixed Job Scheduling (FJS) is defined as the arrangement of the works, which have fixed ready times and deadlines in a shift with particular number of machines. In fixed job scheduling problems, the objective is to select a set of jobs for processing so as to maximize the total weight. This problem is known to be NP-hard.  The Fixed job scheduling problem has two variants based on objective functions (Eliiyi, Azizoğlu, 2006). The first variant is the Operational Fixed Job Scheduling (OFS), where each job j has a weight wj that represents its value or relative importance, and the concern is maximizing the total weight of the processed jobs with a given number of processors. The second variant is the tactical fixed job scheduling problem, which considers the minimization of the total cost or the number of the machines needed to process all jobs (Eliiyi, Azizoğlu, 2006). FJS has been studied extensively in recent years. Arkin and Silvenberg (1987) analyzed the jobs scheduling problems with fixed start and end times. They proposed an algorithm which maximizes the value of jobs completed by k identical machines. They also showed that the problem is NP-Complete. Kolen and Kron (1992) investigated FJS problem which appears in the aircraft maintenance process at an airport. They show that the polynomially solvable cases of these problems can be solved by a combination of linear programming and network flow algorithms. Dondeti and Emmons (1992) study fixed job scheduling problem that involves two types of processors but three types of jobs. They present a polynomial algorithm for finding the minimal cost combination of the two types of processors required to complete all jobs. Fischetti et al. (1992) introduce several polynomial-time approximation algorithms for fixed job schedule problems. Some of the algorithms they present make use of a simple procedure for assigning to processors, in a greedy way. A later study by Kolen and Kroon (1994) addresses the fixed job schedule problem which appears in the aircraft maintenance process at an airport. They present an analysis of the problem of finding the minimum total number of engineers required for carrying out all jobs. In their study the engineers are addressed as machines. Another study of Kroon et al. (1995) is exact and approximation algorithms for the operational fixed interval scheduling problem. They discuss the occurrence of the fixed interval scheduling problems in practice and develop exact and approximation algorithms for solving OFS problem. Bouzina and Emmons (1996) present a polynomial solution to several interval scheduling problems. The objective of their algorithm is maximizes the number of processed jobs.  A later study of Kroon et al.(1997) is exact and approximation algorithms for the tactical fixed interval scheduling problem. They present exact and approximation algorithms for solving the tactical fixed interval scheduling problem.  In the first study on interval scheduling problems to solve by a Meta heuristic method has been proposed by Santos and Zhong (2001).  They developed a Genetic algorithm (GA) and reinforcement learning for the tactical fixed interval scheduling problem.. A graph based heuristic is described to solve the operational fixed job scheduling problem by Garcia et al. (2005). They compared their solution with other heuristic from literature.  Eliiyi and Azizoğlu (2006) propose a branch and bound algorithm for solving operational fixed job scheduling problem. Despite its practical importance and broad range of usage area from the maintenance process of planes at the airports to the car repair /rental services, there are very few studies in literature on the subject of fixed job scheduling problem. In this study, a literature survey on fixed job scheduling problems has been done for the last twenty years and also two meta heuristic methods such as Genetic algorithm(GA) and Simulated annealing(SA) are proposed for solving the operational fixed job shop scheduling problems.  To show the performance of Genetic algorithm and simulated annealing, an example is presented in the study. A random test problem for the operational fixed job scheduling on identical parallel machine is solved with Bouzina and Emmons (1996) algorithm, and proposed GA and SA algorithms. The computational results indicate that the proposed metaheuristic methods are effective for operational fixed job scheduling problems. Keywords: Fixed job scheduling, Genetic algorithm, Simulated annealing.  Sabit iş çizelgeleme; sabit bir başlangıç ve bitiş zamanında, tamamlanması gereken işlerin ve belirli sayıda makinelerin bulunduğu bir vardiyada, işlerin çizelgelenmesi olarak tanımlanmaktadır. Sabit iş çizelgeleme, amaç fonksiyonuna göre iki temel alt problemden oluşmaktadır. Bunlar; sabit geliş ve teslim zamanına sahip işlerin, özdeş paralel makinelerde işlem görmek üzere, her işin wj ile ağırlıklandırılması sonucunda, toplam kâr maksimizasyonu amaçlı olan, Operasyonel sabit iş çizelgeleme ve sabit geliş ve teslim zamanlı işlerin ck sabit maliyetli paralel özdeş makineler üzerinde çizelgelenmesi ile maliyet minimizasyonu amaçlı olan, taktiksel sabit iş çizelgeleme problemleridir (Eliiyi, Azizoğlu, 2006). Havalimanında uçak bakım sürecinden, araç tamir/kiralama sistemlerine kadar geniş kullanım alanı bulunan sabit iş çizelgeleme probleminin, pratik önemine rağmen, literatürde çok az çalışma yapıldığı bilinmektedir. Bu araştırmada, sabit iş çizelgeleme problemi üzerine son yirmi yılda literatürde yapılan çalışmalar incelenmiştir. Ayrıca meta sezgisel yöntemlerde olan, Genetik Algoritma (GA) ile Tavlama Benzetiminin (TB) Operasyonel sabit iş çizelgeleme problemlerinin çözümünde kullanımı üzerine öneride bulunulmuştur. Bouzina ve Emmons (1996) tarafından geliştirilen algoritma (klasik yöntem) ile meta sezgisel yöntemlerden olan Genetik algoritmalar ve Tavlama benzetiminin, Operasyonel sabit iş çizelgeleme problemleri üzerindeki çözüm performansı, bir örnek üzerinde karşılaştırılmıştır. Araştırmada, meta sezgisel yöntemlerin daha iyi sonuçlar verebileceği belirlenmiştir. Anahtar Kelimeler: Sabit iş çizelgeleme, genetik algoritma, tavlama benzetimi.&nbsp

Akış Tipi Çizelgeleme Problemlerinin Genetik Algoritma Yardımı ile Çözümünde Uygun Çaprazlama Operatörünün Belirlenmesi

In this study crossover operators of Genetic Algorithms are tested for flowshop scheduling problems which are in NP-hard class and the most effective operator is determined. Six crossover operators are tested on different scaled flowshop scheduling problems with long processing times. Problems are examined in two categories: 2 machine and multi machine problems. In 2-machine problems six different scaled problems were used which are produced randomly. For multi-machine problems seven different scaled reference problems were used which are produced by J. Carlier. The most effective crossover operators are determined for both categories according to the results of 2050 experiments.Bu çalışmada tamamlanma zamanı (Cmax) kriterli akış tipi çizelgeleme problemlerinin Genetik algoritma yardımı ile çözümünde uygun çaprazlama operatörünün belirlenmesine çalışılmıştır. Genetik algoritmanın çözüm performansını önemli ölçüde etkileyen parametrelerden birisi olan çaprazlama operatörünün akış tipi çizelgeleme problemleri için en etkinini belirlemek amacıyla bu tip problemlerin çözümüne uygun olan altı ayrı çaprazlama operatörü; işlem süreleri 1-1000 dakika aralığında üniform dağılıma göre rassal olarak oluşturulan iki makine-çok iş ve J. Carlier (1978) tarafından geliştirilen ve işlem süreleri [1-1000] dakika aralığında değişen çok makine-çok iş problemleri üzerinde test edilmiştir. Etkin çaprazlama yönteminin makine sayısına bağlı olarak değiştiği belirlenmiştir

Akış Tipi Çizelgeleme Problemlerinin Genetik Algoritma Yardımı ile Çözümünde Uygun Çaprazlama Operatörünün Belirlenmesi

In this study crossover operators of Genetic Algorithms are tested for flowshop scheduling problems which are in NP-hard class and the most effective operator is determined. Six crossover operators are tested on different scaled flowshop scheduling problems with long processing times. Problems are examined in two categories: 2 machine and multi machine problems. In 2-machine problems six different scaled problems were used which are produced randomly. For multi-machine problems seven different scaled reference problems were used which are produced by J. Carlier. The most effective crossover operators are determined for both categories according to the results of 2050 experiments.Bu çalışmada tamamlanma zamanı (Cmax) kriterli akış tipi çizelgeleme problemlerinin Genetik algoritma yardımı ile çözümünde uygun çaprazlama operatörünün belirlenmesine çalışılmıştır. Genetik algoritmanın çözüm performansını önemli ölçüde etkileyen parametrelerden birisi olan çaprazlama operatörünün akış tipi çizelgeleme problemleri için en etkinini belirlemek amacıyla bu tip problemlerin çözümüne uygun olan altı ayrı çaprazlama operatörü; işlem süreleri 1-1000 dakika aralığında üniform dağılıma göre rassal olarak oluşturulan iki makine-çok iş ve J. Carlier (1978) tarafından geliştirilen ve işlem süreleri [1-1000] dakika aralığında değişen çok makine-çok iş problemleri üzerinde test edilmiştir. Etkin çaprazlama yönteminin makine sayısına bağlı olarak değiştiği belirlenmiştir

KESİKLİ HARMONİ ARAMA ALGORİTMASI İLE OPTİMİZASYON PROBLEMLERİNİN ÇÖZÜMÜ: LİTERATÜR ARAŞTIRMASI

It is usually assumed the variables which are used in the optimization problems are continuous variables. However, the variables have discrete or integer values in many real life practices. Considering discrete integer variables in the optimization problems makes the problems more complex. There are few methods to solve these type of problems. The Harmony Search Algorithm inspired by improvisation of musical harmony and a recent variant of it, The Discrete Harmony Search Algorithm were investigated. It is thought that The usage of the Discrete Harmony Search Algorithm is going to provide a good alternative to solve the optimization problems.Genellikle optimizasyon problemlerinde kullanılan değişkenlerin sürekli değişkenler olduğu kabul edilmektedir. Ancak gerçek hayatta çoğu problemin değişkenleri kesikli veya tam sayı değişkenler şeklindedir. Optimizasyon problemlerinde kesikli tam sayı değişkenlerin dikkate alınmasıyla karmaşıklık daha fazla artmaktadır. Bu tür karmaşık problemlerin çözümünde az da olsa çeşitli yöntemler mevcuttur. Bu çalışmada bir müzik eserinde oluşan harmoniden esinlenilerek geliştirilen Harmoni Arama Algoritması ve henüz yeni bir uygulaması olan Kesikli Harmoni Arama Algoritması ile ilgili yapılan araştırmalar incelenmiştir. Kesikli Harmoni Arama Algoritması kullanılarak optimizasyon problemlerinin çözümü bu konuda bir alternatif sağlayacaktır