Bağışıklık sistemleri kullanılarak çoklu etmen sistemlerinde öğrenme
Learning in multi-agent system with artificial immune system
Yazar: SEMİYE YILMAZ
Danışman: PROF. DR. AHMET ARSLAN
Selçuk Üniversitesi / Fen Bilimleri Enstitüsü
Derece: Yüksek Lisans, 2006
Konu: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol = Computer Engineering and Computer Science and Control

Özet:
Yapay bağışıklık sistemi insan bağışıklık sisteminden esinlenerek oluşturulmuşyapay zekâ tekniklerinden biridir. Son yıllarda bilgisayar güvenliği, bilgi yönetimi,desen tanıma, kendi kendine idare edebilen robot kontrolü, sınıflandırma, verimadenciliği, yüksek seviye en uygun hesaplamalarda, makine öğrenmesi ve birçokmühendislik alanında, problem çözümünde kullanılmaktadır. Bağışıklık sisteminintemel amacı vücuda giren, yabancı maddelere karşı korumak ve bu yabancımaddeleri yok etmektir. Bilgisayar bilimi açısından baktığımızda bağışıklık sistemi,karmaşık, kendi-kendine yönetilebilen, dağıtık ve uyarlanabilir bir sistemdir.Çoklu Etmen Sistemleri ise Dağıtık Yapay Zekâ'nın alt dallarından birisidir.Dağıtık Yapay Zekâ, belli bir alanda birbirinden bağımsız nesneleri içerensistemlerle ilgilenir. Çoklu Etmen Sistemleri ise birlikte çalışan ve birbirindenbağımsız etmenlerin veya nesnelerin davranış yönetimi ile alakalıdır. (Stone, Veloso,1997).Çoklu Etmen Sistemleri ve Yapay Bağışıklık Sistemleri, dağıtık ve bağımsızyönetilebilen sistemler olma, çokça yapısal nesneye sahip olma, kendi tecrübeleriyleöğrenme, farklı çevrelere adapte olabilme ve haberleşebilme gibi ortak özellikleresahip yapay zekâ teknikleridir.Bu çalışmada yapay bağışıklık tabanlı akıllı etmen sistemleri için tasarlanmışAISIMAM (?An Artificial Immune System Based Intelligent Multi Agent Model? )modeli (Sathyanath, Sahin 2002) av-avcı problemine uygulanmıştır. Av-avcıuygulaması öncelikle Çoklu Etmen Sistemleri öğrenme metodu olan Q-Öğrenmealgoritması ile gerçekleştirilmiş, daha sonra bir Yapay Bağışıklık algoritma modeliolan AISIMAM ile gerçekleştirilmiş ve aralarındaki performans analizikıyaslanmıştır. Yapay Bağışıklık Algoritması ile yapılan uygulamanın ortalama adımsayısını düşürdüğü görülmüştür.Anahtar Kelimeler: Yapay Bağışıklık Sistemleri, Akıllı Etmenler, av-avcı problemi,Q-Öğrenme, Çoklu Etmen Sistemleri

Abstract:
The Artificial immune system (AIS) is a new technique which is inspired fromthe human immune system. AIS is used in many problem such as computer security ,classification, data mining, high level optimal computation, pattern recognition,machine learning and autonomous robot control(multi agent systems ). The main goalof the human immune system is to protect the human body by detecting the foreignelements and discard them from the body. From the computer science AIS is acomplex, self, distributed and adaptive system.Multi Agent System (MAS) is one of the sub- discipline of Distributed ArtificialIntelligence (DAI). DAI is interested with the independent objects in a certainenvironment. MAS is also interested with management of the coordinated and independentagents or objects(Stone,Veloso ,1997).MAS and AIS associate with the systems that are distributed, independent andadaptive. These systems also can have many structured objects and learn with experiment,and communicate.In this work, an ?Artificial Immune System Based Intelligent Multi Agent Model(AISIMAM) (Sathyanath,Sahin, 2002 ) executed for hunter-prey (pursuit domain) problem.Pursuit domain problem first performed with Q-learning algorithm and than performedwith AISIMAM that is an algorithm of AIS model. Lastly the results of the performanceare compared. After the performance it is seen that average number of the step became less.Key words: Artificial Immune System, Intelligent Agent, Q-Learning, Pursuitdomain, Multi Agent System