Evrimsel algoritmaları kullanarak etmen tabanlı eniyi rotanın bulunması
Finding agent-based optimum route by using evolutionary algorithms
Yazar: MUSA ÜNSAL
Danışman: YRD. DOÇ. DR. ÖZGÜR KORAY ŞAHİNGÖZ
Hava Harp Okulu Komutanlığı / Havacılık ve Uzay Teknolojileri Enstitüsü / Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı / Yazılım Mühendisliği Bilim Dalı
Derece: Yüksek Lisans, 2012
Konu: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol = Computer Engineering and Computer Science and Control

Özet:
Arılar, karıncalar ve hatta bakteriler hayatta kalma stratejilerini bir koloni içerisinde karmaşık grup davranışları sergileyerek gerçekleştirirler. Bu davranışlarındaki amaç bireysel olarak bir problemin çözümünde gösterilecek eniyileme yaklaşımından öte kolektif olarak kolonideki diğer bireyler ile doğrudan veya dolaylı olarak etkileşerek koloni için bir eniyileme yaklaşımı sergilemektir. Son yıllarda bilim adamları bu şekilde kolonilerin göstermiş olduğu zeki davranış biçimlerini ayrıntılı olarak incelemekte ve gerçek hayatta değişik uygulamaların geliştirilmesinde faydalanmaktadır.Büyük boyutlu uygulamaların paralel veya dağıtılmış yapıda tasarlanması işlemi, uzman yazılımcılar tarafından işlem gücünün artırılması ve daha hızlı sonuca ulaşılması açısından tercih edilmektedir. Bu yaklaşımlarda bileşenler arası koordinasyon ve iletişim açısından ciddi sorunlar karşımıza çıkarmaktadır. Bu nedenle sanal ortamda buna benzer problemlerin çözümünde gerçek dünyada başarı sağlamış olan doğa esinlenimli yöntemlerden faydalanılmaktadır. Bu yöntemlerde gerçek dünyadaki grup bireyleri arasındaki koordinasyon ve haberleşme, sanal ortama transfer edilmekte ve bu sayede doğal evrim sürecinin, sanal evrim sürecine dönüştürülmesi sağlanmaktadır.Bu yüksek lisans tez çalışmasında doğa esinlenimli yöntemlerden olan Karınca Koloni Optimizasyonu algoritmasının dağıtılmış yapıda çoklu etmenlerin kullanımı ile çözülmesi incelenmiştir. Geliştirilen sistemde her bir karıncanın bir hareketli etmen olarak tanımlanmıştır. Karıncalar, şehirler(statik etmenler) arasında belirli bir karar verme mekanizmasına ve rastgeleliğe göre hareket etmekte ve geçtikleri yol üzerine bir feromon bırakmaktadırlar. Bu feromon sayesinde her bir karınca diğer karıncalarla dolaylı olarak haberleşmektedir. Geçen zaman ile bırakılan feromon buharlaşmakta ve ağırlığı azalmaktadır. Yol üzerinde kalan fazla feromon miktarı bir sonraki karıncanın aynı yolu izleme olasılığını artırmaktadır. Bu tez çalışmasında Karınca Kolonisi Optimizasyonu algoritması dağıtılmış ortamda bir çoklu etmen uygulaması olarak tasarlanmış ve eniyileme algoritmasının sadece hareketli etmen içerisinde olmasının sağlanması ile sisteme geniş bir esneklik sağlanmıştır.

Abstract:
Bees, ants and even the bacteria realize their living strategies in a colony by exhibiting complex group behavior. Purpose of this behavior apart from an individual behavior; making a collective approach to problem solving by interacting directly or with other members of the colony. In recent years, scientists have been researching the intelligent behavior of the colony in detail and they are using them for the development of different real world applications.The process of designing large-scale applications in parallel and distributed manner is preferred by expert software programmers to increase the systems processing power and to reach results quickly. This approach raises serious problems in terms of coordination and communication. In artificial environment, to solve this type of problems natural inspired methods, which have proved its success in real world, is preferred. Coordination and communication mechanism between group members is transferred from real world to the artificial environment, and as a result of this, the natural evolution process is transferred to the virtual evolution process.This paper presents how to solve natural-inspired ant colony optimization algorithm by using distributed multi-agents structure. In this system, each ant is designed as a mobile agent. Ants move between nodes (static agents) according to a specific decision-making and random selection rule, and during the trip, the ants leave a chemical pheromone trail on the ground. An ant indirectly communicates with other ants with this pheromone. The pheromone evaporates and its weight is lessened by the time. The more pheromone remaining on the path increases the next ant's selection probability to the same path. In this study ant colony optimization algorithm designed as a distributed multi-agent implementation, and providing the optimization algorithm in mobile-agent makes system more flexible.