Simülasyon amaçlı uzman sistemler ve kuyruk modellerinin simülasyonu için bir uzman sistem tasarımı /
Yazar: TUFAN DEMİREL
Danışman: PROF. DR. YAŞAR BAKİ CENGİZ
Yıldız Teknik Üniversitesi / Fen Bilimleri Enstitüsü / Endüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı
Derece: Yüksek Lisans, 1993
Konu: Endüstri ve Endüstri Mühendisliği = Industrial and Industrial Engineering ; İşletme = Business Administration
Dizin: Benzetim = Simulation ; Kuyruk teorisi = Queue theory ; Uzman sistemler = Expert systems

Özet:
Simülasyon ve uzman sistemler arasında kuvvetli bir metodolojik benzerlik vardır. Her ikisinde de yapılan çalışma, karar vermeye yardım eden bir bilgisayar tabanlı model oluşturmaktır. Simülasyon bir çok problemin çözümünde ve analizinde son derece başarılı bir şekilde kullanılmaktadır. Klasik simülasyon yaklaşımında, simülasyonu yapacak kişinin, model lenecek sistem hakkında bilgi sahibi olması gerekmektedir. Simülasyonu yapan kişi bu bilgiyi kullanarak problemin spesifikasyonunu oluşturur. Simülasyon için bir sonraki adım ise, genel amaçlı bir programlama dili veya özel amaçlı bir simülasyon dilinin kullanılarak, modelin bir bilgisayar programının oluşturulmasıdır. Daha sonra geliştirilen bu simülasyon modeli ( programı ) geçerli hale getirilir ve denemeler yapılarak sonuçlar elde edilir. Simülasyoncu daha sonra bu sonuçları analiz ederek yorumlar, îşte bir simülasyon çevriminin bütün bu kısımları, mevcut yapay zekâ ve uzman sistem teknikleri kullanılarak otomatik hale getirilebilir. Böylece simülasyonu yapılacak alan hakkında bilgi sahibi olan fakat bir simülasyon dilini bilmeyen bir kişinin bile, bir simülasyon çalışması yapması sağlanır. Bu tezde geliştirilen simülasyon amaçlı uzman sistem daha çok, bir simülasyon çevriminin, problemin spesifikasyonunu elde etme, modelini kurma, modeli işletme veya çalıştırma ve sonuçları ortaya çıkarma safhaları üzerinde yoğunlaştırılmıştır. Tez, altı ana bölümden oluşmaktadır. Birinci bölüm giriş bölümü olup bu bölümde, yapay zekâ, uzman sistem ve simülasyon teknikleri tanıtılmış ve bunların birbirleriyle nasıl bir ilişki içinde olduğu belirtilerek konuya bir giriş yapılmıştır. Tezin ikinci bölümünde uzman sistemlerin genel. yapıları ve geliştirilmeleri anlatılmıştır. Önce yapay zekânın ortaya çıkışı üzerinde durulmuş ve daha sonra uzman sistemlere geçilmiştir. Bu11 bölümde uzman sistem kavramı ayrıntılı olarak incelenerek bir uzman sistemin bileşemleri ortaya konulmuştur. Daha sonra uzman sistemlerin dış ortam arabirimleri üzerinde durulmuş ve bir uzman sistemin çıkarım şebekeleri anlatılmıştır. Bu bilgiler verildikten sonra tipik bir uzman sistemde bilgilerin nasıl organize edildiği hususu da ayrıntılı bir şekilde açıklanmıştır. Daha sonra uzman sistem oluşturma araçları üzerinde durulmuş, ve son olarak da bir uzman sistemin geliştirilmesi ve geliştirme adımları içindeki faaliyetler incelenmiştir. Üçüncü bölümde, simülasyon ve uzman sistemlerin birbirleriyle olan ilişkileri ayrıntılı bir şekilde incelenmiştir. Bu bölümde ilk olarak genel sistem simülasyonu bilgileri verildikten sonra bilgisayarla klasik simülasyon yaklaşımı açıklanmış, ve daha sonra uzman simülasyon sistemlerinin geliştirilmesi üzerinde durularak, otomatik olarak problemin spesifikasyonunu elde etme ve simülasyon programım veya simülasyon modelini oluşturma yapıları açıklanmış ve en sonunda da bir simülasyon üretecinin genel yapısı ortaya çıkarılmıştır. Bu bölümde daha sonra uzman sistemler ile simülasyonun birleştirilmesine ait bir sınıflandırma yapılmış, ve bir simülasyon modeli ile yapay zekâ arasındaki farklar, uzman sistemlerin simülasyon metodolojisi üzerindeki etkileri ve son olarak programlama dillerindeki gelişmelerin simülasyon ve uzman sistemlere olan etkileri anlatılmıştır. Tezin dördüncü bölümünde, kuyruk modellerinin simülasyonu için simülasyon amaçlı bir uzman sistemin geliştirilmesi açıklanmıştır. Bu bölümde önce kuyruk sistemlerinin genel yapıları ve kuyruk sistemlerinin simülasyonu incelenmiş, daha sonra da uzman sistemin program üreteceği dil olarak seçilen SIMAN simülasyon dili ile modeli eme yapısı ele alınarak, kuyruk modellerinin simülasyonuna yönelik bir uzman sistemin geliştirilmesi çalışmalarına geçilmiştir. Burada öncelikle bir diyalog arabiriminin gerekliliği vurgulanmış ve bu nedenle uzman sistem için bir diyalog arabirimi geliştirilmiştir. Daha sonra, otomatik olarak üretilecek olan simülasyon modellerinin kabul ettiği varsayımlar açıklanarak kuyruk modellerinin simülasyon programlarını otomatik olarak oluşturacak, simülasyonu işletecek ve sonuçlan elde ederek kullanıcıya sunacak şekilde geliştirilen bilgisayar programının ( uzman sistemin )İÜ mantıksal yapısı anlatılmıştır. Geliştirilen bilgisayar programı Turbo PASCAL 6.0 ile yazılmıştır ve bu program SIMAN 3.5 simülasyon dilinde kuyruk modellerinin simülasyon programlarını oluşturmaktadır. Geliştirilen program, problemin spesifikasyonunu kullanıcıdan bir diyalog arabirimi ile elde ederek simülasyon modelini ( programım ) kurmakta, kurulan modeli işletmekte ve işletim sonucunda elde edilen istatistiksel çıktıları kullanıcıya sunmaktadır. Bu bölümde son olarak geliştirilen programın veya uzman sistemin, teorik veya yapay bir örnek üzerinde çalıştırılması gösterilmektedir. Tezin beşinci bölümünde bir poliklinik uygulaması açıklanmaktadır. Bu bölümde ilk olarak, geliştirilen simülasyon amaçlı uzman sistemin hangi tür kuyruk modellerinde uygulanabileceği açıklanmış bir poliklinik modelinin simülasyonu için, geliştirilen program kullanılarak sonuçların elde edilmesi gösterilmiştir. Tezin altıncı ve son bölümü ise genel değerlendirmeler ve bu tez çalışması sonucunda ortaya çıkarılan sonuçları kapsamaktadır. Bu bölümde simülasyon ve uzman sistemlerin birleştirilmesi sonucunda elde edilen avantajlar üzerinde durulduktan sonra, simülasyon, yapay zekâ ve uzman sistemlerin birbirlerini nasıl etkiledikleri ortaya konmakta ve bazı yorumlar yapılmaktadır.

Abstract:
There is a methodological similarity between simulation and expert systems techniques. The research done on both techniques develops a computer based model which helps mak ing decisions. Simulation is positively used in solving and analyzing a number of problems. In traditional simulation approach, the simulationist has to know the system to be modelled. She/he using this knowledge develops a problem specifica tion. The next step in simulation is to develop a computer program of the model using a general purpose programming language or a special purpose programming language. The sim ulation model (program) developed is then validated and re sults are obtained by experiments. Simulationist then ana lyzes and interprets these results. All these portions of a simulation life cycle can be automated utilizing available techniques of artificial intelligence and expert systems. Hence, even a person who knows the knowledge of the problem domain but does not know any simulation language is allowed to perform a study of simulation. Simulation purpose expert system developed in this the sis focuses on the stages of the simulation life cycle such as obtaining problem specification, model construction, model executing and gathering the results. The thesis consists of six fundamental sections. The first section is an introduction. In this section, artifi cial intelligence, expert system and simulation techniques are introduced and it is mentioned what kind of a relation ship they have among themselves.In the second section, general structures of expert systems and their developings are examined. It is first fo cused on the arising of artificial intelligence and then ex pert systems are examined. In this section the expert system concept is surveyed in detail and the portions of a expert system are explained. The external environment interfaces of expert systems are then emphasized and inference networks of an expert system are mentioned. After these are given, it is investigated in detail how the knowledges are organized in a typical expert system. Then, expert system building devices are examined and finally developing an expert system and ac tivities in developing steps are mentioned. In the third section, the relationship between simula tion and expert system is described. In this section, gen eral system simulation is first given and then traditional simulation approach via a computer is explained. Further more, it is focused on developing expert simulation systems. Automatic problem specification gathering and structures of developing a simulation model or simulation program are ex plained and finally general structure of a simulation gen erator is presented. In this section, there is also a clas sification of linking simulation and expert systems and dif ferences between a simulation model and artificial intelli gence, affects of expert systems on simulation methodology and eventually affects of improvements in programming lan guages on simulation and expert systems are given. In the fourth chapter, developing a simulation purpose expert system for the simulation of queuing models is ex plained. In this section, general structures of queuing sys tems and simulation of queuing systems are examined, hence considering modelling frame with SIMAN simulation language which expert system will generate the program, studies of developing an expert system directed to simulation of queu ing systems are considered. It is emphasized the necessityVI of a dialog interface and therefore a dialog interface is developed for expert system. Subsequently, defining the as sumptions approved by simulation models to be generated au tomatically, it is expressed the logical structure of computer program (expert system) which generates simulation programs of queuing systems automatically, executes the simulation and derive the results and presents to the user. Proposed computer program is written in Turbo PASCAL 6.0 using an IBM PC/AT. This program also generates the simulation programs of queuing models in SIMAN 3.5 simulation language. The proposed program wants the user to input problem specification via a dialog interface, builds simulation model (program), executes the model constructed and then introduce the user statistical outputs obtained at the end of execution. Finally, in this section proposed program or expert system is executed for an artificial example. In the fifth section, a polyclinic implementation is stated. In this section it is first declared what kind of queuing models can be appropriate by proposed simulation purpose expert system. For a polyclinic model simulation it is shown how results are obtained using proposed program. The sixth or closing section covers up general evalua tions and results obtained. In this section, after it is fo cused on the advantages obtained by linking simulation and expert systems, it is also shown how simulation, artificial intelligence and expert systems effect each others and then some interpretions are given.