YAPAY BAĞIŞIKLIK SİSTEMİNİN ÇOKLU ETMEN BENZETİM ORTAMINDA REALİZE EDİLMESİ VE GEZGİN SATICI PROBLEMİNE UYGULANMASI

Kombinatoryal optimizasyon problemlerinin çözümü için geliştirilen birçok meta-sezgisel algoritmabulunmasına rağmen bu algoritmaları etmen tabanlı modelleme ortamında realize eden çalışmaların sayısı çokazdır. Özellikle Yapay Bağışıklık Sisteminin (YBS) dinamiklerini modelleyen algoritmaların adaptasyonyeteneğine sahip popülasyon tabanlı yaklaşımlar olması, YBS’nin etmen tabanlı modelleme ortamında gerçeğedaha yakın bir şekilde realize edilmesini sağlayacaktır. Bu amaçla ilk defa mevcut çalışmada, bir kombinatoryaloptimizasyon problemi olan gezgin satıcı probleminin (GSP) modellenmesi ve çözümü için yapay bağışıklıksistemi algoritmalarından klonal seçim algoritması çoklu etmen benzetim ortamında modellenmiş vealgoritmanın gösterdiği davranışın incelenmesi için farklı GSP setleri üzerinde benzetim deneylerigerçekleştirilmiştir. Etmen tabanlı modellerin geliştirilmesi ve benzetim testlerinin yapılabilmesi için Netlogoyazılımı kullanılmıştır. Ayrıca geleneksel klonal seçim algoritmasının performansını arttırmak için reseptördeğişim süreci ve çaprazlama mekanizması önerilen modele entegre edilmiş ve doğal oluşları daha gerçekçimodelleyebilen etmen tabanlı yaklaşımlar ile de etkin çözümler elde edilebileceği gösterilmiştir.

___

  • De Castro, L. ve Von Zuben, F., “Learning and
  • Optimization Using The Clonal Selection
  • Principle”, Evolutionary Computation, Cilt 6,
  • Sayı 3, 239-251, 2002.
  • Gao, S., Dai, H., Yang, G. ve Tang, Z., “A Novel
  • Clonal Selection Algorithm and Its Application to
  • Traveling Salesman Problem”, IEICE Trans.
  • Fundamentals, Cilt E90–A, No 10, 2007.
  • Dai, H., Yang, Y. ve Li, C., “Improved Quantum
  • Crossover Based Clonal Selection Algorithm”,
  • Third International Conference on Intelligent
  • Networks and Intelligent Systems, Shenyang -
  • Çin, 366-369, 01-03 Kasım 2010.
  • Dai, H., Yang, Y. ve Li, C., “Distance
  • Maintaining Compact Quantum Crossover Based
  • Clonal Selection Algorithm”, Journal of
  • Convergence Information Technology, Cilt 5,
  • No 10, 56-65, 2010.
  • Machado, R.B., Boukerche, A., Sobral, J.B.M.,
  • Juca, K.R.L. ve Notare, M.S.M.A., “A Hybrid
  • Artificial Immune and Mobile Agent Intrusion
  • Detection Based Model for Computer Network
  • Operations”, 19th IEEE International Parallel
  • and Distributed Processing Symposium,
  • Denver – ABD, 04-08 Nisan 2005.
  • Grilo, A., Caetano, A. ve Rosa, A., “Agent Based
  • Artificial Immune System”, Genetic and
  • Evolutionary Computation Congress (Proc.
  • GECCO-01), San Francisco – ABD, Cilt LBP,
  • -151, 07-11 Temmuz 2001.
  • Ou, C.M. Wang, Y.T. ve Ou, C.R., “Intrusion
  • Detection Systems Adapted From Agent-Based
  • Artificial Immune Systems”, IEEE
  • International Conference on Fuzzy Systems,
  • Taipai – Tayvan, 115-122, 27-30 Haziran 2011.
  • Mendao, M., Timmis, J., Andrews, P.S. ve
  • Davies, M., “The Immune System in Pieces:
  • Computational Lessons from Degeneracy in the
  • Immune System”, IEEE Symposium on
  • Foundations of Computational Intelligence,
  • Havai, 394-400, 01-05 Nisan 2007.
  • Sathyanath, S. ve Sahin, F., “Application of
  • Artificial Immune System Based Intelligent Multi
  • Agent Model to a Mine Detection Problem”,
  • IEEE International Conference on Systems,
  • Man and Cybernetics, Hammamet – Tunus, 06-
  • Ekim 2002.
  • Mamady, D., Tan, G., Toure, M.L. ve Alfawaer,
  • Z.M., “An Artificial Immune System Based
  • Multi-Agent Robotic Cooperation”, Novel
  • Algorithms and Techniques in
  • Telecommunications, Automation and
  • Industrial Electronics, 60-67, 2008.
  • Chingtham, T.S., Sahoo, G. ve Ghose, M.K., “An
  • Artificial Immune System Model for Multi
  • Agents Resource Sharing in Distributed
  • Environments”, International Journal on
  • Computer Sciences and Engineering, Cilt 2, No
  • , 1813-1818, 2010.
  • Singh, C.T. ve Nair, S.B., “An Artificial Immune
  • System for a Multi-Agent Robotics System”,
  • Word Academy of Science, Eng. and
  • Technology, Cilt 11, Sayı 3, 6-9, 2005.
  • Dasgupta, D. ve Nino, F., Immunological
  • Computation: Theory and Applications,
  • Auerbach Publications, 2008.
  • Timmis. J., Hone, A., Stibor, T. ve Clark, E.,
  • “Theoretical Advances in Artificial Immune
  • Systems”, Theoretical Computer Science, Cilt
  • , Sayı 1, 11-32, 2008.
  • Dasgupta, D., “Information Processing
  • Mechanisms of the Immune System”, New Ideas
  • in Optimization, Corne, D., Dorigo, M. ve
  • Glover, F., McGraw-Hill, ABD, 1999.
  • De Castro, L. N. ve Timmis, J., Artificial
  • Immune Systems: A New Computational
  • Intelligence Approach, Springer, ABD, 2002.
  • Macal, C.M. ve North, M.J.; “Agent-based
  • Modeling and Simulation”, Winter Simulation
  • Conference 2009, Austin – ABD, 86-98, 13-16
  • Aralık 2009.
  • Siebers, P.O. ve Aickelin, U., “Introduction to
  • Multi Agent Simulation”, Encylopedia of
  • Decision Making and Decision Support
  • Technologies, Editör: Adam, F., Information
  • Science Reference, ABD, 554-564, 2007.
  • Siebers, P.O., “Lecture Notes”,
  • http://www.cs.nott.ac.uk/~pos/index.html.
  • Bradshaw, J.M., Software Agents, The MIT
  • Press, ABD, 1997.
  • Jennings, N., “On Agent-based Software
  • Engineering”, Artificial Intelligence, Cilt 117,
  • Sayı 2, 277-296, 2000.
  • Pelta, D., Cruz C. ve Gonzalez, J.R., “A Study on
  • Diversity and Cooperation in a Multiagent
  • Strategy for Dynamic Optimization Problems”,
  • International Journal of Intelligent Systems,
  • Cilt 24, Sayı 7, 844–861, 2009.
  • Terna P., “The epidemic of innovation – playing
  • around with an agent-based model”, Economics
  • of Innovation and New Technology, Cilt 18, No
  • , 707–728, 2009.
  • Sakellariou, I., Kefalas, P. ve Stamatopoulou, I.,
  • “Enhancing NetLogo to Simulate BDI
  • Communicating Agents”, SETN '08 Proceedings
  • of the 5th Hellenic Conference on Artificial
  • Intelligence: Theories, Models and App.,
  • Syros, 263-275, 02-04,10, 2008.
  • Tisue, S. ve Wilensky, U., “NetLogo: design and
  • implementation of a multi-agent modeling
  • environment”, Proceedings of Agent, Chicago –
  • ABD, Ekim 2004.
  • Somhom, S., Modares, A. ve Enkawa, T., “A
  • Self-organizing Model for the Traveling
  • Salesman Problem”, J. of the OR Society, Cilt
  • , No 9, 919–928, 1997.
  • Cochrane, E. M., ve Beasley, J. E., “The Coadaptive
  • Neural Network Approach to the
  • Euclidean Traveling Salesman Problem”, Neural
  • Networks, Cilt 16,10, 1499–1525, 2003
Gazi Üniversitesi Mühendislik Mimarlık Fakültesi Dergisi-Cover
  • ISSN: 1300-1884
  • Yayın Aralığı: Yılda 4 Sayı
  • Başlangıç: 1986
  • Yayıncı: Oğuzhan YILMAZ
Sayıdaki Diğer Makaleler

GERÇEK ZAMANLI KALABALIK BENZETİMLERİNDE YENİ BİR DİZİNLEME VE POTANSİYEL ALAN SAKLAMA TEKNİĞİ

Murat HACIÖMEROĞLU

E ŞEKİLLİ KOMPAKT MİKROŞERİT ANTENLERİN REZONANS FREKANSININ HESAPLANMASI

Abdurrahim TOKTAŞ, Ali AKDAĞLI

GECİKEN İŞ SAYISI VE GECİKME ARALIĞI ÖLÇÜTLÜ ZAMANA-BAĞIMLI ÖĞRENME ETKİLİ ÇİZELGELEME PROBLEMİNİN ÇÖZÜMÜ

Tamer EREN

TAŞITLARDA KULLANILAN YALITIM MALZEMELERİNİN SES YUTMA KATSAYILARININ BELİRLENMESİ

İhsan BATMAZ, İbrahim AYDIN

MATLAB VE ASP.NET TABANLI WEB ARAYÜZÜ KULLANILARAK DOĞRUSAL OLMAYAN SİSTEMLERİN ANALİZİ

Sezgin KAÇAR, İlyas ÇANKAYA

AÇIK ATÖLYE TİPİ ÇİZELGELEME PROBLEMLERİNİN PARALEL KANGURU ALGORİTMASI İLE ÇÖZÜMÜ

M. Emin BAYSAL, Taha DURMAZ, Ahmet SARUCAN, Orhan ENGİN

SİLİNDİRİK ROTORLU SENKRON MAKİNA V- VE AYAR EĞRİLERİNİ TAM TANIMLAYAN İKİ YENİ KOORDİNAT SİSTEMİ: KELEBEK KOORDİNAT SİSTEMLERİ (KKS-P & KKS-M)

Osman GÜRDAL

BİNALARI ULUSAL YANGIN YÖNETMELİĞİ HÜKÜMLERİNE GÖRE DEĞERLENDİREN BİR MODEL ÖNERİSİ: YANGIN YÖNETMELİK KONTROL OTOMASYONU

Hüseyin BAŞDEMİR, Füsun DEMİREL, İsmail İŞERİ

ANİ TABAN DÜŞÜLERİNDE OLUŞAN DALGA TİPİ AKIMLARIN GEOMETRİK ÖZELLİKLERİNE İSTATİSTİKSEL YAKLAŞIM

Nihat EROĞLU, Nuray TOKYAY

EŞİT KANAL-AÇISAL PRESLEME (EKAP) YÖNTEMİYLE AŞIRI DEFORMASYON YAPILMIŞ 7075 ALÜMİNYUM ALAŞIMININ MİKROYAPISAL KARAKTERİZASYONU

Ahmet GÜRAL, Süleyman TEKELİ, Alper AYTAÇ, Mustafa TÜRKAN