Çok amaçlı kaynak tahsis problemine ikili yapay arı koloni algoritması yaklaşımı
Binary artificial bee colony algorithm approach in multi-objective resource allocation problem
Yazar: ZÜLEYHA YILMAZ
Danışman: DOÇ. DR. FATİH BAŞÇİFTÇİ
Selçuk Üniversitesi / Fen Bilimleri Enstitüsü / Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
Derece: Yüksek Lisans, 2017
Konu: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol = Computer Engineering and Computer Science and Control

Özet:
Kaynak tahsisi elde bulunan sınırlı sayıda kaynakların belirli faaliyetler için optimum şekilde dağıtılma işlemidir. Bu kaynaklar insan gücü, hammadde, donanım, vb. gibi herhangi bir kaynak olabilmektedir. Sınırlı sayıda kaynağın çok sayıda faaliyet için tahsisi üssel olarak katlanan bir hesaplama maliyeti gerektirir. Kaynak tahsis problemi bu sebeple NP (deterministik olmayan polinom zamanlı)-Zor sınıfına giren bir problemdir. Bu tez çalışmasında, çok amaçlı kaynak tahsis problemi ele alınarak çözümü için İkili Yapay Arı Koloni Algoritması (MOBABC) önerilmiştir. Yapay Arı Koloni (ABC) algoritması bal arılarının yiyecek arama davranışlarından esinlenerek geliştirilen sürü zekasına sahip, metasezgisel bir algoritmadır. Algoritmanın ikili bir problem türü olan çok amaçlı kaynak tahsis problemine uygulanabilmesi ve Pareto-Optimal çözümlere daha hızlı yakınsayabilmesi için algoritmada değişiklikler yapılmıştır. İkili uzayda arama yapabilmek için Sigmoid ve Hiperbolik Tanjant transfer fonksiyonları kullanılan, daha sonra çok amaçlı optimizasyon algoritması formuna dönüştürülen, harici arşive sahip MOBABC algoritması geliştirilmiştir. Geliştirilen MOBABC algoritması ile literatürde bulunan örnek problemlerin çözümü sağlanmış, algoritma aynı problemleri çözen diğer algoritmalar ile performans ölçütlerine göre kıyaslanmıştır. Elde edilen sonuçlara göre küçük-ölçekli problemde orta düzey sonuca, orta-ölçekli problemde ise aynı hesaplama sayısı ile daha iyi sonuca ulaşılmıştır. Geniş ve en geniş-ölçekli problemlerde ise hesaplama sayısı yaklaşık %72 oranında düşürülerek daha iyi sonuçlar elde edilmiştir. Elde edilen sonuçlar önerilen algoritmanın çok amaçlı kaynak tahsis problemi üzerinde etkili sonuçlar verdiğini göstermiştir.

Abstract:
Resource allocation is the optimal distribution of resources in a limited number of sources for specific activities. These resources can be any source such as human power, raw materials, hardware and so on. Allocation of a limited number of sources for a large number of activities requires exponentially computation costs. Resource allocation problem is therefore a problem that falls under the NP (nondeterministic polynomial-time)-Hard. In this thesis, Binary Artificial Bee Colony Algorithm (MOBABC) is proposed for multi-objective resource allocation problem. Artificial Bee Colony (ABC) algorithm is a metaheuristic algorithm with a swarm intelligence developed by inspiring foraging behaviors of honey bees. The changes have been made to the algorithm so that the algorithm can be applied to the multi-objective resource allocation problem, which is a binary problem type, and to be able to converge more quickly to Pareto-Optimal solutions. The developed MOBABC algorithm, which uses Sigmoid and Hyperbolic Tangent transfer functions to search in binary space, has been converted to multi-objective optimization algorithm form using external archive. With the developed MOBABC algorithm, the sample problems found in the literature are solved and compared with other algorithms that solve the same problems according to performance criteria. According to the results, a medium level result was reached in the small-scale problem, whereas in the case of medium-scale problem, a better result was achieved with the same number of calculations. For large and largest-scale problems, the number of calculations was reduced by about 72% and better results were obtained. The obtained results show that the proposed algorithm gives effective results on the multi-objective resource allocation problem.