ÇOK TEMSİLCİLİ SİSTEMLER VE KARGO TAŞIMA PROBLEMLERİ ÜZERİNE BİR UYGULAMA

Yıl 2010, Cilt: 25 Sayı: 3, 41 - 50, 01.09.2010

Orhan Engin , İsmail Karaoğlan

Öz

Çok Temsilcili Sistemler (ÇTS), iki ya da daha fazla ajanın (temsilci) aralarında iletişim kurarak bir çevre içerisinde etkileşim göstermesi ile oluşan, yapay zekânın bir alt dalıdır. Bu çalışmada; son on yılda endüstriyel problemlerin çözümünde başarılı olarak kullanılan ÇTS ve alt sistemleri üzerinde durulmuştur. ÇTS’de kullanılan arama algoritmalarına değinilmiştir. ÇTS ile ilgili son yıllarda yapılan çalışmalar literatür özeti olarak sunulmuştur. Uygulama bölümünde de kargo taşıma problemlerinin ÇTS ile çözümüne ilişkin bir model önerilmiştir. Bu amaç için, farklı ölçeklerde rastsal olarak oluşturulan kargo taşıma problemleri, ÇTS yardımı ile modellenmiştir. Sonuç olarak, ÇTS ile çok kısa sürelerde en iyi çözümlere ulaşıldığı görülmüştür.

Anahtar Kelimeler

Çok Temsilcili Sistemler, Öğrenme Algoritmaları, Kargo Taşıma Problemleri

Multi Agent Systems and an Application for the Cargo Transportation Problem

Öz

MultiAgent Systems (MAS) is a subfield of Artificial Intelligence which is designed by communicating two or more agent in an environment. In this paper, MAS which have been applied for industrial problems for ten years successfully, its sub fields and search algorithms are introduced. Literature review about application of MAS is explained. A model for solving cargo transportation problem with MAS is developed. For this purpose, randomly forming cargo transportation problems have been modeled with MAS. Finally, it is seen that MAS gives an optimum solutions in a short computation times.

Anahtar Kelimeler

Multi agent Systems, Learning Algorithms, Cargo Transportation Problems

Kaynakça

• Ahuja, R.K., Magnanti, T.L., Orlin, J.B., 1993, Network Flows: Theory, Algorithms and Applications, Prentice Hall, New Jersey.
• Anonymous, 2002, www.yurtiçikargo.com   Aydin, M.E., Oztemel, E., 2000, Dynamic Job‐Shop Scheduling Using Reinforcement Learning Agents, Robotics and Autonomous Systems, 33, 169‐178.
• Böcker, J., Lind, J., Zirkler, B., 2001, Using a Multi‐Agent Approach to Optimize The Train Coupling and Sharing Systems, European journal of Operational Research, 134, 242‐252.
• Caridi, M., Sianesi, A., 2000, Multi‐Agent Systems in Production Planning and Control: An Application to the scheduling of Mixed‐Model Assembly Lines, International Journal of Production Economics, 68, 29‐42.
• Corman, T.H., Leiserson, C.E., Rivest, R.L., 1990, Introduction to Algorithms, The MIT Press. Frankovic, B., Budinska, I., and Dang, T.T., 2001, Agent based approach for manufacturing scheduling, In Proceeding of the 5th IEEE International Conference on Intelligent Engineering Systems (INES), 163‐168.
• Karaoğlan,  İ., 2003, Çok Temsilcili Sistemlerde Öğrenme Algoritmaları ile En Kısa Yol Problemlerinin Çözümü, Yüksek Lisans Tezi, Selçuk Üniversitesi. Korf, R.E., 1990, Real‐time heuristic search, Artificial Intelligence, 42, 2‐3, 189‐211.
• Pendharkar, P.C., 1999, A Computational Study on Design and Performance Issue of Multi‐Agent Intelligent Systems for Dynamic scheduling Environment, Expert Systems with Applications, 16, 121‐133.
• Russell, S., Norvig, P, 1999, Artificial Intelligence: A Modern Approach, Prentice Hall Series In Artificial Intelligence.   Şerban, G., 2002, A New Real Time Algorithm, Studia Univ. Babeş Bolyai, Informatica, 46, 1.
• Waltz, D., 1975, Understanding Line Drawing of Scenes With Shadows, McGraw‐Hill.
• Weiss, G., 1999, Multiagent Systems: A Modern Approach to Distributed Artificial Intelligence, MIT Press, Cambridge. Woldridge, M., Jennings, N.R., 1995, Intelligent agents: theory and practice, The Knowledge Engineering Review, 10, 2, 115‐152.
• Yan, Y., Kuphal, T., Bode, J., 2000, Application of multiagent systems in project management, International Journal of Production Economics, 68, 185‐197.
• Yokoo, M., Durfee, E.H., Ishida, T., Kuvabara, K., 1992, Distributed constrain satisfaction problems, In Preceedings of the Twelfth IEEE International Conference on Distributed Computer Systems, 614‐621.
• Yan, Y., Yen, J., Bui, T.X., 2000, A Multi‐Agent Based Negotiation Support System for Distributed Transmission Cost Allocation, Proceedings of the 33rd Hawaii International Conference on System Sciences.