Application of q-learning algorithm to bicriteria dynamic scheduling problem
Q-öğrenme algoritmasının iki kriterli dinamik çizelgeleme problemine uygulanması
- Tez No: 213037
- Danışmanlar: Y.DOÇ.DR. GÖKALP YILDIZ
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Endüstri ve Endüstri Mühendisliği, Industrial and Industrial Engineering
- Anahtar Kelimeler: Destekli öğrenme, Q-öğrenme algoritması, iki kriterli dinamik çizelgeleme, benzetim, Reinforcement learning, Simulation
- Yıl: 2007
- Dil: İngilizce
- Üniversite: Dokuz Eylül Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Endüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: Belirtilmemiş.
Özet
Üretim çizelgelemeye ilişkin yapılan çalışmalar genel olarak tek bir kriterin eniyilenmesiyle ilgilidir. Fakat çizelgeleme problemleri birden fazla amaç içerebilir ve bu nedenle çok kriterli analiz gerektirebilirler. Bu tez, iki kriterli dinamik çizelgeleme problemlerini konu almaktadır. Bu çalışmanın ana hedefi her iki sistem amacı için iyi olan bir sonuç bulmaktır. Ajan tabanlı bir yaklaşım olan Q-öğrenme algoritması sistem için iyi bir çizelge elde etmek için önerilmiştir. Önerilen çözüm yaklaşımı üç aşamadan oluşmaktadır. İlk aşamada, seçilen dağıtım kuralları farklı sistem koşulları altında her iki amaç için test edilmiştir. İkinci aşamada, Q-öğrenme algoritmasının öğrenme potansiyeli araştırılmıştır. Son aşamada ise, Q-öğrenme algoritması, dinamik çizelgeleme problemindeki sistem amaçlarının eniyilemesi için eğitilmiştir. Öğrenme sürecine dahil edilen dağıtım kuralları, birinci aşamadaki sonuçlara göre belirlenmiştir. Bu çalışmada, iki kriterli dinamik çizelgeleme problemi, tek makinalı üretim sistemi ve akış tipi üretim sistemi için ayrı ayrı incelenmiştir. Ayrıca, bu tezde yeni bir sıralama metodu geliştirilmiştir. Q-öğrenme algoritmasının performansı, önerilen sıralama metodu ile değerlendirilmiş ve diğer dağıtım kurallarının performansları ile karşılaştırılmıştır.
Özet (Çeviri)
Most of research in manufacturing scheduling is concerned with the minimization of a single criterion. However, scheduling problems often involve more than one objective and therefore require multi criteria analysis. This thesis deals with bicriteria dynamic scheduling problems. The main purpose of this study is to find out a compromising solution for the system objectives. The Q-learning algorithm, an agent based approach, is proposed to find a good schedule for the systems. The proposed methodology consists of three phases. In the first phase, selected dispatching rules are performed on the system under different conditions for both of the objectives. In the second phase, learning potential of the Q-agent is investigated. In the third phase, Q-learning agent is trained to minimize the system objectives on dynamic scheduling problem. Dispatching rules which are involved in the learning process are determined according to results in the first phase. In this thesis, bicriteria dynamic scheduling problem is investigated on a single machine and a flow shop separately. Furthermore, the performance of the Q-learning agent is evaluated and compared to other dispatching rules by using a new ranking method which is also presented in this thesis.
Benzer Tezler
- Çoklu etmen mimarisi ve takviyeli öğrenme
Multi agent architecture and reinforcement learning
MEHMET HACIBEYOĞLU
Yüksek Lisans
Türkçe
2006
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolSelçuk ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. AHMET ARSLAN
- Image processing with multi-state neuron systems
Çok yönelimli nöron sistemlerinde görüntü işleme
SERPİL ÖZTÜRK
Yüksek Lisans
İngilizce
2001
Fizik ve Fizik MühendisliğiHacettepe ÜniversitesiFizik Ana Bilim Dalı
PROF. DR. YİĞİT GÜNDÜÇ
- Kullanıcı kesitleriyle yüz ifadelerini analiz eden bir çoklu etmen sistemi uygulaması
A Multi agent system application analyzing facial expressions with user profiles
SANEM SARIEL
Yüksek Lisans
Türkçe
2002
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Teknik ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. B. TEVFİK AKGÜN
- RTFA ile sistem tanıma ve nöral-bulanık kontrol-
Başlık çevirisi yok
ZEKERİYA UYKAN
Yüksek Lisans
Türkçe
1996
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Teknik ÜniversitesiDOÇ.DR. İBRAHİM KESKİN
- Kontrol kutupları ile karakterize edilen proseslerde mikrobilgisayar ile adaptif kontrol
Adaptive controller with microcomputer
FÜSUN TUNALI
Doktora
Türkçe
1983
Elektrik ve Elektronik Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiPROF. DR. M. MÜNİR ÜLGÜR