» SOSYAL ZEKA TABANLI OPTİMİZASYON YAKLAŞIMI -1

Yayinlanma Zamani: 2011-12-16 01:30:00





T.C
OSMANGAZİ ÜNİVERSİTESİ
ENDÜSTRİ MÜHENDİSLİĞİ BÖLÜMÜ


SOSYAL ZEKA TABANLI OPTİMİZASYON YAKLAŞIMI ILE MODEL ÇÖZÜM UYGULAMALARI


Bilgehan DOĞAÇ
Onur KURT
Demet SOLA
Danışman: Yrd. Doç. Muzaffer KAPANOĞLU
ESKİŞEHİR 2006

 

ÖNSÖZ VE TEŞEKKÜR
Doğadaki canlıların geçirdikleri evrim süreci içerisinde geliştirdikleri ve bu süreç içerisinde nesillerinin tükenmesine engel olup ayakta kalmalarını sağlayan sosyal zekalarını, Endüstri Mühendisliğinin en önemli silahlarından olan “Optimizasyon” alanına uyarlaması üzerinde durduğumuz bu çalışmanın, ele aldığımız konularda kayda
değer bir ilerleme kaydedebilmiş olması en büyük beklentimizdir.
“Yerel Sorunlara Endüstri Mühendisliği Yaklaşımları ve Sosyal Sorumluluk Projeleri”
kapsamında ele alındığında, çalışma iki açıdan bu başlığa tam uyum sağlamaktadır.
Birincisi açıkça üzerinde durduğumuz “Üretim Planlaması Optimizasyonu”’nun yerel
ekonomimiz üzerindeki etkilerinin araştırılması iken, bir diğer açı ise sosyal zekanın
avantajlarını ortaya koyup, insanlar arasında uygulanabilirliğinin düşündürülmesidir.
Umarız çalışmamız gerek Endüstri Mühendisliğinin bir adım daha ileremesine, gerek
ise yerel ekonomimizin güçlenmesine katkıda bulunabilecek şekilde amacına ulaşır.
Bizlere çalışmamız boyunca yol gösteren ve destek olan sayın danışman hocamız
Yrd.Doç. Muzaffer KAPANOĞLU’na, eğitimimiz boyunca gerekli bilgi birikimini
sağlamamız için çaba sarfeden değerli hocalarımıza, ve tabi varlığımızın mimarları
ailelerimize teşekkürü borç biliriz.

ÖZET
Bu çalışma, hayvanlarda gözlenen sosyal zekanın bir optimizasyon aracı olarak ele
alınmasını, çeşitli optimizasyon problemlerini çözebilecek şekilde uyarlanmasını ve
sonuç olarak ortaya çıkan ürünün (yazılımın) işletmelerimize kazandırabileceği
iyileştirmenin boyutunun analiz edilmesini içermektedir. Başka bir açıdan bakıldığında
ise bu çalışma, sosyal zekanın ne kadar büyük bir potansiyel yarattığını, ve birbirleriyle
etkileşim içerisinde olan bireylerin oluşturduğu bu sosyal modelin insanlar üzerine
uygulanabilirliğini düşündürmesi açısından önemlidir.
Öncelikle doğadaki sosyal zeka modelleri tanıtılmış, daha sonra sosyal zekanın
algoritmik yapısına değinilerek bu yapının optimizasyon alanında nasıl kullanılabileceği
anlatılmış, kısıtlı model çözümü için geliştirdiğimiz uyarlamalar ve yazılımımız
açıklanmıştır. Son olarak sosyal zeka tabanlı optimizasyon tekniğini kullanarak
işletmelerimizin ve Endüstri Mühendisliğinin önemli problemlerinden biri olan
“Dinamik Talep Altında Sipariş Zamanı ve Miktarı Optimizasyonu” problemini nasıl
çözdüğümüz anlatılmış, bunun yerel ekonomimize ne gibi katkılarda bulunabileceğine
değinilmiştir.
Anahtar sözcükler: Sosyal Zeka Tabanlı Optimizasyon, Penaltı Yöntemi, Huni Etkisi,
Dinamik Talep Altında Sipariş Zamanı ve Miktarı Optimizasyonu.

ABSTRACT
This study includes swarm intelligence used to solve various optimization problems and
analysis of winnings of developed software (as a result) for our enterprises. On the other
hand this study is about what a big potential swarm intelligence creates and feasibility
of adapting, this social model of individuals in interaction with each other, on humans.
First of all, we defined swarm intelligence models in nature. After that we touched on
algoritmik structure of swarm intelligence and told how to use this structure on
optimization problems, our adaptations to solve constricted model and our software. At
last, we told how we solved "Lotsize and Order Time Problems with Dynamic
Demand", which is an important problem of industrial engineering and our enterprises,
by using Particle Swarm Optimization technique and gains of our local economy.
Key Words: Particle Swarm Optimization, Penalty Method, Funnel Effect, Lotsize and
Order Time Problems with Dynamic Demand.

1. GİRİŞ
Günümüz iş dünyasında hala el ile ve üstünkörü yapılmakta olan optimizasyon konusu,
aslında üzerinde çok önemle durulması gereken mühendislik konularının başında
gelmektedir. Özellikle Endüstri Mühendislerinin uzmanlık alanı olan optimizasyon
teknikleri, ya ne kadar yarar sağlayabileceğinin tam kavranamaması ile, ya da etkin bir
şekilde uygulayabilecek kalifiye personelin bulunmaması nedeni ile birçok işletmede
uygulanmamaktadır. Tesis planlamasından, üretim planlamasına kadar birçok alanda
yeri olan optimizasyon teknikleri, etkin bir şekilde uygulandığı taktirde işletmeye hayal
bile edilemeyecek iyileştirmeler sağlayabilmektedir.
Optmizasyon yapmanın çeşitli yolları vardır. Problem bir optimizasyon modeli formuna
dönüştürüldükten sonra optimum değerler elle veya çeşitli bilgisayar yazılımlarıyla
yapılabilir. Optimizasyon problemleri çok çeşitli olabildiği için, modelleri çözmekte bir
çok değişik algoritmadan faydalanılmaktadır. Günümüzde bu modelleri çözmek için
Excel, Matlab gibi genel amaçlı programların yanında yalnızca optimizasyon için
geliştirilmiş Lingo, Lindo, Cplex gibi programlar da bilgisayarların gelişmiş işlemci
gücü sayesinde en zorlu problemlere bile çözümler üretebilmektedirler. Ancak bu
programların da çözemedği bazı problemler vardır ki bunları çözmekte klasik yöneylem
araştırması teknikleri yetersiz kalabilmektedir.
Bu proje, klasik yöneylem araştırması algoritmalarından farklı olarak, doğadaki canlı
türlerinin organizasyon yapılarından esinlenilerek geliştirilen yapay zeka tekniklerinin
özel optimizasyon problemlerine uyarlanabilmesi açısından önem taşımaktadır. Zira ele
alınan “Dinamik Talep Altında Sipariş Miktarı ve Zamanı” problemini simplex
algoritması gibi klasik teknikler çözmekte yetersiz kalmaktadırlar. Özellikle ele
aldığımız “Sosyal Zeka Tabanlı Optimizasyon” (SZTO) tekniğinin kısıtlı modellere
uyarlamasının örneklerine çok nadir raslanmaktadır.
SZTO tekniğini kısıtlı modeller üzerinde denediğimiz ve özellikle ele aldığımız
“Dinamik Talep Altında Sipariş Zamanı ve Miktarı Optimizasyonu” problemlerinde
oldukça olumlu sonuçlar elde ettiğimiz bu projenin, henüz bakir kabul edilen bu alanda bir ilerleme kaydedebilmiş olmasını, ve yaklaşımlarımızın getirdiği olumlu sonuçların,
işletmelerimizin optimizasyon açıklarını kapatabilecek düzeyde olmasını umuyoruz.

Sonraki Konu :


Duyuru

Facebook sayfamiza üye olun


Duyuru
Sitemizde güncelleme çalismalari devam etmektedir.
Görüs ve önerilerinizi bizimle paylasabilirsiniz ! mail adresimiz : endustrimuhendisligi@hotmail.com