Theses supervised by Dr. Öğr. Üyesi Salim Ceyhan
11 theses · Bilecik Şeyh Edebali Üniversity
Çok-boyutlu kaotik sistemlere dayalı renkli görüntü şifreleme yöntemi
Bilişim teknolojilerinin gelişmesi ve internette yayınlanan verilere yetkisiz erişim olasılığının artmasıyla birlikte verilerin korunması ihtiyacı önemli bir konu haline gelmiştir. Veri güvenliğinde faydalı olabilecek yöntemlerden biri şifrelemedir. Veri şifreleme kullanılarak, veriler farklı ortamlarda güvenli bir şekilde kolayca dağıtılabilir. Bu tez, dijital görüntüler için kaos teorisine dayalı bir şifreleme yöntemini sunmakta ve incelemektedir. Şifrelenmiş görüntüler üzerinde yapılan testler ve analizler, sunulan yöntemin gerekli verimliliğe sahip olduğunu göstermektedir. Şifreleme, bilgileri yalnızca yetkili kişilerin anlayabileceği şekilde düzenleme yöntemidir. Teknik olarak bu, düz metni şifreli metne dönüştürme işlemidir. Daha basit bir ifadeyle, şifreleme, okunabilir verileri alır ve anlaşılmaz ve rastgele görünecek şekilde değiştirir. Şifreleme, bu işlemi gerçekleştirmek için bir şifreleme anahtarının kullanılmasını gerektirir. Bu anahtar, şifreli mesajın hem göndericisinin hem de alıcısının bildiği bir dizi matematiksel değerdir. Şifrelenmiş veriler rastgele gibi görünse de şifreleme mantıksal ve öngörülebilir bir şekilde yapılır, öyle ki şifrelenmiş verilere sahip olan ve verileri şifrelemek için kullanılan anahtara sahip olan taraf, verilerin şifresini çözebilir ve düz metne dönüştürebilir. Ancak güvenli bir şifreleme, üçüncü bir tarafın tahmin edemeyeceği veya şifrelenmiş metni çeşitli araçlar kullanarak düz metne dönüştüremeyeceği kadar karmaşık olmalıdır. Bu tezde, görüntü şifreleme için etkin bir yöntem önerilmiştir. Uygulamadan sonra önerilen yöntem, veri güvenliği analizi için var olan çeşitli araçlarla değerlendirilmiştir. Sonuçlar, önerilen yöntemin görüntü şifreleme için kabul edilebilir olduğunu göstermektedir.
Düşük başarımlı web uygulaması problem analizi ve iyileştirme çalışması: Öğrenci bilgi sistemi ders seçme modülü örneği
Üniversitelerin tamamında, öğrencinin tüm eğitim süreçlerinin takip edildiği öğrenci bilgi otomasyon sistemleri bulunmaktadır. Ders seçme haftalarında yaşanan aşırı yoğunluk nedeniyle, birçok üniversitede sunucular gelen talep trafiğine cevap veremediğinden sistemin durmasına yol açmaktadır. Bu çalışma kapsamında, Bilecik Şeyh Edebali Üniversitesinin kullanmış olduğu öğrenci bilgi sistemi yazılımı incelenip, yazılım mimarisinde kullanılan sorgulama teknolojilerinde ve sunucu yapılandırmasında geliştirmeler yapılarak bu problemin önüne geçilmiştir. Yeni geliştirilen sistemde ASP.Net mimarisi yerine MVC mimarisi kullanılmıştır. Bu mimariyle birlikte tasarım kısmında Bootstrap kullanılmıştır. Tasarım farklı boyutlardaki ekranlarda uyumlu çalışması sağlanmıştır. Eski sistem incelendiğinde birçok hesaplama C#'ta, yani sunucu tarafında yapılıyorken sunucuya binen yükü istemcilere taşımak amacıyla hesaplamaların birçoğu JavaScript'te alınmıştır. Bu sayede yapılacak hesaplamaların her birini sunucu değil öğrencinin kullandığı bilgisayarın yapması sağlanmıştır. Bu hesaplamaları yapmak için kullanılan verilerin birbirinin sonucuna bağlı olmayan karmaşık sorguları multi-thread yöntemi ile paralel şekilde sorgulanarak işlemlerin hızlandırılması sağlanmıştır. Sistemde bir kullanıcının işlem yapması için geçen süre geliştirmeler sayesinde yaklaşık 10 kattan fazla zaman kazancı elde edilerek, IIS'te oluşan kuyrukta bekleme süreleri azaltılıp sistemin hataya düşmesi engellemiştir. Yapılan yazılımsal geliştirmelere ek olarak, uygulama tek bir sunucu üzerinde çalışırken Load Banlance işlemi yapılarak gelen client yoğunluğu dört sunucuya dağıtılmış ve sunucuların önüne talepleri karşılayan bir balancer sunucusu konulmuştur. Bu sayede tekrar benzeri bir problem ile karşılaşılırsa arkada worker olarak çalışan sunucuların sayısı arttırılıp sistemin ayakta kalması sağlanmıştır. Genel olarak, hata ve uygulanan çözüm yöntemine bakıldığında sadece öğrenci otomasyonunda ders seçme modülünde değil yoğunluğa bağlı problem yaşayan tüm otomasyon yazılımları için bu çözümlerin uygulanabilir olduğu düşünülmektedir. Anahtar Kelimeler: MVC; Load Balance; Multi Thread; Yazılım Performansı; Otomasyon
HASAR(hava saldırı robotu)
Teknolojinin gelişmesiyle birlikte otonom ve akıllı sistemler hayatımıza girmeye başlamıştır. Artan güvenlik ve savunma sanayi ihtiyacı bu yeni teknolojik sistemlerin bu alanda da gelişmesini sağlamıştır. Bu sayede insan hayatını tehlikeye atabilecek görevlerde bilgileri kendi kendine yorumlayan, kararlar alıp yürüten sistemler görev alacaktır. İlerleyen yıllarda bu tür sistemlere diğer ülkelerin de sahip olacağı düşünülürse bu konuda yeni rekabet ortamlarının doğacağı kesindir. Bu çalışmada ülkemizin güvenlik, istihbarat ve savunma sanayisi alanlarında çok sayıda görevi tek başına yürütecek, yüksek hız ve manevra kabiliyetine sahip, üzerinde faydalı yük ve silah sistemi taşıyabilecek bir mini hava robotunun gerçekleştirilmesi hedeflenmiştir. Maliyeti düşük ve boyutları küçük tutulan bu robot, yürüteceği görevlere göre farklı donanımlarla donatılabilmektedir.
Araç takip sistemi ile sevkiyat yönetimi
Günümüzde rekabetin artması ve teknolojinin hızla ilerlemesi ile firmaların kendilerini sürekli yenilemeleri gerekmektedir. Bu durumda müşteri taleplerinin zamanında ve eksiksiz olarak en düşük maliyetle karşılanması büyük önem taşımaktadır. Kurumsal Kaynak Planlama (Enterprise Resource Planning, ERP) kullanan büyük ölçekli firmaların depolarının sevkiyat yönetiminin verimli bir şekilde yürütmesi için müşterilerin taleplerinin zamanında ve en düşük maliyetle karşılanmasının planlanması için sistematik bir araç rotalama optimizasyonu gerekmektedir. Araç Takip Sistemleri (ATS), üzerinde Küresel Konumlama Sistemi (Global Positioning System, GPS) alıcısı ve General Packet Radio Service (GPRS) modem bulunduran ve her türlü araçların anlık hız ve konum bilgilerinin belirlenmesini ve bu bilgileri GPRS modem aracılığıyla bir merkeze yönlendirmesi sağlayan sistemdir. Bir web servis ile bir merkez üzerinden alınan verilerin veritabanında toplanarak işlenip kullanıcı tarafından izlenmesi ve yönlendirilmesi amacıyla tasarlanmış bir sistemidir. ERP kullanan bir firma için, eş zamanlı bir veya birden fazla araç için sevkiyat işlemini kolaylaştırmak adına uygun rotaların karınca kolonisi algoritması ile hesaplanıp ve en uygun rotayı kullanıcıya sunan bir sistem tasarlanmıştır. VB.Net dili kullanılmıştır. Bir aracın sevkiyata başlayıp ve bitişine kadar alınan tüm veriler işlenerek yorumlanmıştır. Araç takip sisteminden gelen verileri veritabanına kaydetmek için servis uygulama yazılmıştır. Firmanın kullanmış olduğu ERP uygulamaya entegre olarak çalışan ve en uygun rotayı kullanıcıya sunan bir uygulama geliştirilmiştir. Sevkiyata başlayan araçların ATS tarafından gönderilen verilerini işleyen ayrı bir servis uygulama yazılmıştır. Toplam 3 ayrı uygulama yazılmıştır. Araç takip sistemini sevkiyat yönetimine dahil edilmesiyle birlikte sevkiyat süreleri kısaltılmış, toplam yakıt tüketimlerinde azalma görülmüş, sevkiyat yapan personellerin performans değerlendirmeleri raporlanmış, firma deposu ve müşteriler arasındaki iletişim problemleri büyük oranda çözüme ulaştırılmıştır.
Üniversitedeki veri sistemleriyle entegre olacak şekilde yeniden modellenen iş süreçlerinden elde edilecek kazanımlar
İş süreçleri modellemesi, kurumların süreçlerini analiz etmek, yeniden tasarlamak, iyileştirmek ve süreç otomasyonunu sağlamak gibi amaçlarla kullanılan bir araçtır. Son yıllarda süreç modelleme faaliyetleri kamu kurumları tarafından da sıklıkla gerçekleştirilmeye başlanmıştır. Bu doğrultuda kurumların analiz ettikleri süreçlerini tasarlayabilecekleri bir İş Süreci Yönetim Sistemi Yazılımı (İSYSY) ihtiyacı doğmaktadır. Kamu kurumlarında işlerin büyük ölçüde elektronik belge ve yazışmalar ile yapıldığını düşünürsek, İSYSY'nin kurumdaki mevcut Elektronik Belge ve Yönetim Sistemi (EBYS) ile uyumlu olması ihtiyacı doğmaktadır. İş Süreçleri Geliştirme ve İyileştirme Çalışmaları (İSGİÇ) kapsamında yapılan bu çalışmada, kurumun genelini ilgilendiren, personelin birimler arası yaptığı resmi yazışmalardan kaynaklanan iş yükünün yoğun olduğu ve iyileştirme çalışmaları ile ölçeklenebilir zaman tasarrufu sağlayacak süreçler belirlenmiştir. Yasal mevzuatlara aykırı durum olmaması için paydaş birimler ile koordineli bir şekilde süreçlerin işleyiş analiz çalışmaları yapılmıştır. Bu çalışmaların amacı; süreçlerin analiz edilip iyileştirilmesi, ihtiyaç olması halinde veri sistemleri ile entegre edilerek veri alışverişi sağlanması ve süreç tanımlarının oluşturulmasıdır. Bu doğrultuda ilk olarak bilimsel/sanatsal etkinliklere katılım süreci analiz edilmiş ve gerekli iyileştirme çalışmaları yapıldıktan sonra Üniversite Öğrenci Bilgi Sisteminin (ÖBS) ve Personel Bilgi Sisteminin (PBS) veri tabanlarıyla entegreli olacak şekilde elektronik ortama aktarılmıştır. Tanımlanan bu sürece başvuru yapan akademik personelin akademik dönem içerisinde istekte bulunduğu görevlendirme tarih aralığındaki ders programı bilgisi başvuru formuna aktarılmıştır. Bu başvuru sürecinde, birimler arasında yapılan resmi yazışmalardan kaynaklanan iş yükü büyük ölçüde azaltılmıştır. Ayrıca başvuru formu akışında gerekli iş adımlarında kullanılan kontroller, yönergeye aykırı durumları başvuru aşamasında engelleyecek şekilde tasarlanmıştır. Bu sayede ilgili birim tarafından reddedilmesi muhtemel başvuruların önüne geçilerek zaman ve performans kazancı elde edilmiştir.
Bilecik ilinde ilköğretimden liseye geçiş sınavlarında makine öğrenmesi yöntemleri ile öğrenci başarısının tahmini
İyi bir öğretim süreci öğrencilerin ihtiyaçlarının karşılanma gerekliliği ile doğru orantılıdır. Bu anlamda öğrencilerin akademik başarılarının tahmin edilmesi de eğitim kurumları için önem arz etmektedir. Son yıllarda ülkemizde birçok alanda olduğu gibi eğitim alanında da farklı projelerin hayata geçirilmesiyle öğrenci başarılarında artış gözlemlenmiştir. Özellikle Türkçe, Matematik ve Fen Bilgisi derslerindeki başarı artışı ele alındığında, eğitimin kalitesini korumak ve geliştirmek için öğrencilere ait önemli veri ve bilgiler düzenli olarak toplanıp çok sınıflı makine öğrenmesi yöntemleri kullanılarak çıkarılan sonuçlar okul yönetimlerince değerlendirilmelidir. Bu çalışmada öğrenci performansını etkilemesi beklenen değişkenler olan çeşitli demografik, sosyal / duygusal ve kapalı uçlu sorular içeren 32 soruluk anket, 2019 yılında sınav puanıyla öğrenci alan 4 farklı lise grubundaki 9.sınıf ve halen ortaokul 8.sınıfta okuyan öğrencilere uygulanmıştır. Kâğıt sayfalara dayanan öğrenci akademik bilgileri ile anket sonuçları üzerinden elde edilen veriler birleştirilip çok sınıflı makine öğrenmesi yöntemleri ile model oluşturarak başarı tahmini yapılmıştır. Öncelikle verilere öznitelik çıkarma yöntemi uygulanarak başlangıçtaki özniteliklerimizin en iyi bilgi veren bir alt kümesi elde edilmiştir. Bu filtrelenmiş özniteliklerle oluşturulan çok sınıflı makine öğrenmesi modelleri karşılaştırılarak, Random Forest yönteminin en iyi sonucu verdiği gözlemlenmiştir.
Derin öğrenme kullanılarak Bilecik ili rüzgar hızı tahmini
Son zamanlarda yapılan çalışmalarda, rüzgâr hızının kısa vadeli tahmininde derin öğrenme tabanlı modeller yaygın olarak kullanılmaktadır. Bu tez kapsamında rüzgâr hızları zaman serisi tipinde olduğundan buna en uygun derin öğrenme yöntemlerinden biri olan LSTM (Long Short-Term Memory) modeli kullanılmıştır. LSTM sinir ağı, derin öğrenme RNN ağının tüm avantajlarına sahip olmakla birlikte aynı zamanda RNN ağının kaybolan gradyan sorununun üstesinden geldiğnden güçlü doğrusal olmayan işlem yapma yeteneğine sahiptir ve sabit olmayan rüzgar hızı tahmini için uygundur. Çalışmada ilk olarak, Bilecik Meteoroloji Müdürlüğü'nden alınan saatlik rüzgar hızı ham verilerindeki eksik rüzgar hızı verileri ön işlemeden geçirilerek tamamlanmıştır. Daha sonra, Bilecik Meteoroloji Müdürlüğü'nden alınan 10 yıllık (2010-2019) işlenmiş saatlik rüzgâr hızı verileri çeşitli giriş büyüklükleri için tasarlanan derin öğrenme modelimizde eğitime sokularak belirli zaman aralıklarındaki rüzgar hızlarının en iyi doğruluklarda tahminini gerçekleştirilmiştir. Bunun için 10 yıllık saatlik rüzgar hızı verileri, oluşturduğumuz 3 katmanlı LSTM modelinde verilerin %67'si eğitim ve %33'ü test için kullanılarak eğitilmiş daha sonra 2020 yılının aralık ayına ait modelin hiç görmediği saatlik rüzgar hızı verileri test olarak alınarak iki tip LSTM modelinde Ocak ayının 1 gün, 2 gün, 1 hafta ve 1 aylık tahminleri yapılmıştır. Daha iyi tahmin değerleri elde etmek amacıyla, yapı olarak farklı iki tip LSTM modeli, tek değişkenli çift yönlü (Univarate Bidirectional) ve çok adımlı vektör çıkışlı (Multi-Step Vector Output) kullanılmış ve belirli aralıklarda saatlik rüzgar hızı tahmininde hangisinin daha uygun olduğu araştırılmıştır. Çalışmanın diğer bir sonucu ise LSTM modellerinde kullanılan farklı büyüklükteki 1 ve 10 yıllık saatlik rüzgar hızları verilerinin modellerin doğruluğuna etkisi incelenmiş ve sonuçlar karşılaştırılmıştır.
Derin evrişimli yapay sinir ağı kullanarak meyve yaprağı hastalık tespiti
Zirai üretimde bitki hastalıklarının hızlı bir şekilde tanınmasını sağlayacak ve kimyevi haşere ilaçlarının kullanımında karar verme sürecini hızlandıracak otonom bir tespit sistemi ortaya koymak önemlidir. Birçok ülke otonom sistemlerin araştırılması üzerine yatırım yapmakta ve pek çok AR-GE çalışmasını geliştirmektedir. Bu kapsamda ülkemizde de Tarımsal İzleme ve Bilgi S istemi (TARBİL) kapsamında tarım eko-sisteminde verimlilik ve akıllı tarım uygulamaları desteklenmeye başlanmıştır. Bu tezde açık bir kaynaktan alınan, görüntü çevirme, gama düzeltme, gürültü ekleme, PCA renk genişletme, döndürme ve ölçeklendirme olarak altı farklı veri genişletme tekniği ile oluşturulmuş,14 farklı bitki yaprağına ait 38 çeşit hastalıklı ve sağlıklı "New Plant Disease" isimli yeni bir veri seti kullanılmıştır. Veri setindeki yaklaşık 83.107 görüntü için bitki yaprağı hastalık tespiti sınıflandırması yapan 11 Katmanlı yeni bir CNN mimarisi oluşturulmuştur. Oluşturulan bu yeni modelle bitki yaprağı hastalığı sınıflandırma probleminin performansı iki şekilde incelenmiştir. Birinci olarak, veri setinde en yüksek sayıda veriye sahip 4 çeşit bitki yaprağına ait veriler ele alınıp modelin performansı incelenmiştir. İkinci olarak tüm veri seti için modelin performansı incelenmiştir. Elde edilen sonuçlar tezde verilmiştir. Ayrıca tüm veri seti için GoogLeNet, ResNet50, Vgg-19, Vgg-16, DenseNet gibi transfer öğrenme mimarileri kullanılmış ve performansları incelenerek sonuçları verilmiştir.
Görüntü işlemede finsler geometrisi yaklaşımları
Bu doktora tezinin temel amacı zorlu görüntüler denilen görüntülerde yeni bir görüntü işleme uygulaması geliştirmek idi. Geliştirilen yeni teknolojinin görüntü işleme operasyonlarından gürültü giderme, kenar algılama ve ilerisi olan segmentasyon işlemlerine uygulamak temel motivasyon olmuştur. Esasen, görüntü işlemedeki bir çok uygulamanın başarısı temel olarak iyi bir ön işleme adımına bağlıdır. Bu ön işleme adımlarının temelinde mükemmel bir matematik dilinden ortaya çıkan kısmi türevli yapılar yer almaktadır. Dünyada görüntü işleme alanındaki bir çok gelişme, dahiyane seyreden matematik düzen içindeki türevli yapıları okuyarak ve geliştirerek ortaya çıkmıştır. Çok önceleri Öklid ölçümleri ile yapılan hesaplar, yerini Riemann ölçümleri ile yapılan hesaplara bırakmıştır. Günümüzde, teknoloji alanında kararlılık ve hasasiyetle yapılan tüm deneyler Finsler ölçümleri ile yapılmaktadır. Çünkü, Finsler metrikleri linner olmayan ve anizotropi içeren ortamlarda en iyi sonuçları vermektedir. Tezin ilk bölümünde literatürde var olan segmentasyon çalışmalarından bahsedilmiş, Finsler yapısını anlamak amacıyla öncelikle Riemann yapılarını anlamak gerektiğinden, ikinci bölümde Riemann modeli ile segmentasyon işlemi incelenmiştir. Riemann modelindeki segmentasyon işlemi, bir enerji integraline dayanmaktadır. Dolayısıyla görüntünün yapısındaki ışık geçişleri veya enerji geçişleri büyük rol oynamaktadır. Bu modelde, başlangıç eğrisi ile verilen bir eğrinin evrimi kısmi türevlerle yönlendirildiğinden, aslında bir gradyan akışı söz konusudur. Bu nedenle, ışık geçişleri belirgin olmayan zorlu görüntülerde iyi sonuçlar alınamamaktadır. Eğer model tanımlanırken eğriyi yönlendirecek yön bilgileri ile bir tanımlama yapılırsa, başlangıç eğrisinin zorlu görüntülerde bile yön bilgisi kullanarak evrimi sağlanabilir. Böyle bir model ise Finsler modeli ile mümkündür. Doğal olarak, tezin üçüncü bölümünde Finsler eğri evrimi tartışılmış, matematiksel yapıları incelenmiştir. Buradan Finsler anlamında eğri evrilimi için maliyet fonksiyonu iki türlü belirlenmesi gerektiği anlaşılmıştır. Birincisi başlangıç eğrisi üzerindeki herhangi bir noktayı içine alan ve görüntüdeki en büyük değişimi veren yönü maliyet fonksiyonu olarak seçmek. İkincisi ise seviye eğrileri ile mesafe ölçümü yapan bir maliyet fonksiyonu belirlemek olacaktır. Her ikiside maliyetli olduğundan, tezin dördüncü bölümünde görüntülerde enerji minimizasyonuna olanak sağlayan ve esnek bir metrik kullanımına izin veren Polyakov enerji integrali incelenmiştir. Bu model var olan teknolojideki en gelişmiş enerji modelidir. Tezin bu bölümünde, yeni bir anizotropik filtre sınıfı için görüntü filtreleme sonuçları ve performans karşılaştırmaları sunulmaktadır. Yeni anizotropik filtre ailesi, Polyakov enerji integralini minimuma indirgemek için anizotropik Laplace-Beltrami akışları üreten, kenar koruyucu anizotropik Finsler metriklerinin özel bir seçimiyle elde edilmiştir. Bu yeni anizotropik filtreler gürültülü görüntülere uygulanmış ve gürültü giderme özelliklerine göre karşılaştırılmıştır. Yeni anizotropik filtrelerin, MSE, PSNR, SSIM vb. gibi çeşitli görüntü kalitesi ölçütlerine göre klasik izotropik filtrelere kıyasla üstün gürültü giderme performansları verdiği deneysel olarak gözlemlenmiştir. Anizotropik filtrelerin, uzayda değişen yapıları sayesinde kenar bilgilerini mükemmel bir şekilde korurken düzgün bölgelerden gelen gürültüyü başarıyla ortadan kaldırması onları önemli hale getirmektedir. Özetle, bu doktora tezinde Finsler geometrisinin görüntü işleme uygulamalarına yaklaşımları araştırılmış ve matematik modelleri sunulmuştur. Bu modellere dayanarak, yeni anizotropik filtre ailesi önerilmiştir. Önerilen yeni filtreler ile klasik filtreleri karşılaştıran nicel sonuçlar elde edilmiş ve klasik izotropik filtrelerden önemli ölçüde daha iyi performans gösterdiği görülmüştür. Görüntü işlemedeki zorlu görüntüleri işlemekte etkili olan bu filtre ailesini literatüre kazandırarak gelecekte yapılan çalışmalar için yol gösterici olacağı düşünülmüştür.
Genetik algoritmalarda doğal olmayan seçilimin etkileri
Genetik algoritma, çözümünde optimizasyon tekniklerine gerek duyulan problemlerde uzun yıllardır kullanılmakta olan sezgisel algoritmalardan biridir. Evrimsel süreçlerin simüle edilmesine dayanan bu algoritma, birbirinden farklı ideal çözüme ulaşma problemlerinde kullanılmış ve ürettikleri çözümler ile literatüre katkı sağlamıştır. Doğadaki seçilim ve evrimsel süreci temel alan genetik algoritmalar, farklı popülasyon grupları üreterek ideal çözüm kümelerine ulaşmayı hedefler. Genetik biliminde gen transferi ve genom düzenleme konuları son yıllarda popülerliğini arttıran çalışma alanlarındandır. Canlılar arası gen transferi için yeni tekniklerin geliştirilmesi, klasik doğal seçilimden daha farklı seçeneklerin oluşmasının önünü açmıştır. Bu çalışmada canlıların genetik yapısına bir başka canlıdan aktarım gerçekleştirilmesinin genetik algoritmalara uyarlanması ve bu işlemin algoritmanın çalışmasında ne gibi değişikliklere yol açacağının görülmesi hedeflenmiştir. Genetik algoritma uygulamalarının çalışma prensibi, iki bireyden çaprazlama yöntemi ile elde edilen gen parçacıklarının birleştirilmesi sonucunda iki yeni birey üretmektir. Çalışmada çaprazlama sürecine üçüncü bir bireyin dahil olması sonucunda oluşturulacak iki yeni bireyin klasik genetik algoritma süreçlerine devam etmesi temel alınmıştır. Üretilen yeni çaprazlama yönteminin klasik yöntem ile kıyaslanabilmesi amacıyla literatürde yaygın olarak kullanılan Sırt Çantası Problemi tercih edilmiştir. Klasik yöntem ve yeni yöntem başarıya ulaşma oranları ve çözüm üretme hızları bakımından karşılaştırılmış olup, karşılaştırma sonuçları tablo halinde sunulmuştur. Çalışmada elde edilen sonuçlar incelendiğinde önerilen yeni çaprazlama yönteminin klasik yönteme kıyasla başarım oranının daha yüksek olduğu ve sonuca daha erken iterasyonlarda ulaştığı görülmüştür.
Robotik süreç otomasyonunun otomotiv sektöründe verimlilik etkisi
İnsan gücüne başvurularak tamamlanmakta olan işlerin robotlar aracılığıyla yapılması verimlilik oranına olumlu şekilde yansımaktadır. Robotik Süreç Otomasyonu (RPA) yalnızca bir mekanizma olmakla sınırlı kalmamaktadır. Özellikle otomotiv alanında giderek daha da önemli gelişmeler kaydedilmektedir. RPA çalışma süreçlerini bünyesindeki mekanizmalarla otomatik hale getiren yararlı bir otomasyon yazılımı şeklinde ifade edilse dahi sınırlılıklarının bulunduğu noktalar bulunmaktadır. Yalnızca kural temelli olarak inşa edilen çalışma aşamalarında kullanılabilmesi, veri anlamlandırma ve yorumlama, genellikle insani bir çabaya ihtiyaç duyması bu sınırlılıklardan bazıları olmaktadır ve yapılan çalışma kapsamında RPA'nın otomotiv sektöründeki verimlilik etkisi gözlemlenmektedir. Otomotiv sektörü, karmaşık üretim süreçleri ve yüksek hacimli veri yönetimi gerektiren bir endüstri olarak, RPA'nın potansiyel faydalarından büyük ölçüde yararlanabilir. Bu çalışmada otomotiv sektöründe araç enerji tüketimini hesaplayan ve oldukça karmaşık bir akışa sahip olan Araç Enerji Tüketimi Hesaplama Aracı (VECTO) simülasyonunun RPA ile kullanımından bahsedilecektir. Bu simülasyon, aracın teknik özellikleri ve bilgileriyle aracın yakıt tüketimini CO2 emisyonlarını hesaplamaktadır. Hesaplanan değerler sonrasında AB Komisyonu sistemine yüklenmektedir. Çalışmada bu işlemlerin RPA ile nasıl yapıldığı, verimliliği ve diğer faktörleri nasıl etkilediği ele alınmıştır. Süreç öncelikle analiz edilerek dokümantasyonları hazırlanmıştır. Daha sonra sürece ait tüm kurallar netleştirilerek RPA ürünü olan UiPath Studio'da geliştirilmiştir. Süreç için manuel insan eforu 1 işlem için ortalama 180 dakika sürerken robot ile bu işlem 8 dakikaya düşmüştür.