Dış Kaynaklı Proje Süreçleri Yönetim Sistemi
Bu proje, birçok bilimsel kurum ve kuruluşun öncelikli alanları arasında yer alan yapay zekanın çift kaynak kısıtlı esnek atölye tipi çizelgeleme problemi (ÇKK-EATÇP) üzerine uygulamalarını içermektedir. Çift kaynak kısıtlı (ÇKK) atölye tipi üretim ortamlarında bir operasyon, gerçekleştirilmesi için gerekli olan makine ve işçinin aynı anda uygun olduğu durumda işlenebilir. ÇKK üretim sistemlerinde işçi sayısının makine sayısından daha az olması nedeniyle işçiler kısıtlayıcı kaynaktır ve operasyonlar sınırlı sayıda yüksek becerili (skilled) işçi tarafından gerçekleştirilir. ÇKK-EATÇP, gerçek hayat üretim sistemlerinde sıkça karşılaşılan, olası özel kısıtları ile oldukça karmaşık, zorlayıcı ve gerçekçi bir çizelgeleme problemidir. Mevcut proje önerisi kapsamında, ÇKK-EATÇP’de heterojen işçi esnekliği, işçi transfer süreleri ve işçilerin kullanılabilirlik dışı (İKD) (worker non-availability) periyotları dikkate alınacaktır.
Proje kapsamında ele alınan problemin çözümü için pekiştirmeli öğrenme (reinforcement learning) tabanlı hiper-sezgisel çözüm yaklaşımları geliştirilecektir. Önerilen çözüm yaklaşımın, problem özelinde iyi performans göstermesinin yanında, gerçek hayat üretim ortamlarında karşılaşılan pek çok çizelgeleme problemi türüne uyarlanabileceği açıktır. Bu bağlamda, önerilen projenin temel araştırma sorusu ve motivasyonu aşağıda sunulmaktadır.
Pek çok üretim sisteminde karşılaşılan ÇKK-EATÇP’nin çözümü için veriye, çıkarıma ve yapay zekâ tekniklerine dayanan, pekiştirmeli öğrenme, meta-sezgisel ve hiper-sezgisel yöntemleri bir araya getiren, gerçek hayat koşulları altında etkin bir şekilde çalışabilen hiper-sezgisel ve pekiştirmeli öğrenme tabanlı algoritmaların geliştirilmesi ve geliştirilen bu algoritmaların çeşitli varyasyonlarının performanslarının ÇKK-EATÇP’nin çeşitli uzantılarında test edilmesi, bilimsel veriye dayalı olarak istatistiksel yöntemler ile olarak araştırılması, mevcut proje önerisinin temel araştırma sorusudur.
Gerçek hayat koşulları altında veriye, çıkarıma ve yapay zekâ tekniklerine dayanan, pekiştirmeli öğrenme, meta-sezgisel ve hiper-sezgisel yöntemlerin çeşitli özelliklerini bir araya getiren, hem ortam hem algoritma verisini eş zamanlı işleme becerisine sahip öğrenme tabanlı algoritmaların ilgili bilimsel yazında eksikliği açıkça görülebilmektedir.
Önerilen projenin özgün değeri aşağıdaki gibi özetlenebilir:
Gerçek hayatta sıkça karşılığı olan ÇKK-EATÇP’nin, heterojen işçi esnekliği, işçi transfer süreleri ve İKD periyotlarını içeren bir uzantısı proje kapsamında ele alınacaktır.
Makine ve işçi kaynaklarının sıralama ve atama kararlarını birlikte ele alabilen, algoritmanın güncel durumunu takip eden ve probleme özgü olarak tasarlanmış sezgisel yöntemleri seçen ve türeten pekiştirmeli öğrenme tabanlı hiper-sezgisel çözüm yaklaşımları geliştirilecektir.
Geliştirilecek olan pekiştirmeli öğrenme tabanlı hiper-sezgisel çözüm yaklaşımına ve öğrenme algoritmalarının dikkate alındığı çalışmalara belirtilen problem ve uzantıları ile ilgili olarak bilimsel yazında rastlanmamıştır.
ÇKK-EATÇP’nin ele alınan uzantıları oldukça güçlü bir şekilde gerçek hayat karşılığı olmasında rağmen bilimsel yazında nadiren yer bulmaktadır. Üretilecek uluslararası saygın bilimsel dergilerde yayımlanacak ve uluslararası kongre ve konferanslarda sunulacak çalışmalar projemizin bilimsel yaygın etkisine katkı sağlamaktadır.
ÇKK-EATÇP’nin gerçek hayattaki birçok üretim sisteminde sıkça karşılaşılabilir bir problem olması sebebiyle, geliştirilecek yöntemin üretim çizelgeleme problemlerine kolayca yaygınlaştırılabilir olacağı düşünülmektedir. Bu da önerilen projenin yaygın etkisi ile uygulama boyutunu, Ar-Ge, sosyo-ekonomik ve teknolojik katkı yönünü ortaya koymaktadır.