Çok Öğeli Sistemler

ÇOK ÖGELİ SİSTEMLER

GİRİŞ

Çok ögeli sistemler isminden de anlaşılacağı gibi öge tabanlı bir yaklaşımdır Bu yüzden sisteme geçmeden önce, sistemi oluşturan ögeleri tanımakta fayda vardır

Ögeler her yerde bulunabilir ve bir çok görevi yerine getirebilirler Dolayısıyla bir çok çeşitleri vardır : Zeki, hareketli, kişisel yardımcı ögeler veya bilgi ögeleri gibi

Aslında onlara bu çeşitlilik içerisinde bir anlam yüklemek mümkün olmasa da genel bir çerçeve çizmek için bazı sorgulamalar yapılabilir Örneğin, bir ögeyi yapan nedir ? Ortak özellikleri var mıdır ? Bir görevi yerine getirmek için neye ihtiyaç duyarlar?

Bütün bunlara cevap aramadan önce ögelerin kısa ama hızlı gelişen geçmişlerinden biraz bahsetmekte yarar vardır Son on yıl içerisinde bilhassa ögelerin özel bir türü olan zeki ögelerin kullanımı oldukça popüler hale gelmiştir Bu süre zarfında öge tabanlı yaklaşımlar gelişerek, kurumsal entegrasyonu sağlamada, üretim planlama ve çizelgelemede, proses kontrolde vb alanlarda uygulanmaya başlanmıştır

Bu yaklaşımların bir örneği olan ve ögelerin işbirliği esasına dayanan Çok Ögeli Sistemler ‘ in kullanımı da yaygınlaşmaktadır Öyle ki bu sistemler trafik denetiminden-alışverişe, üretim planlamadan-tedarik zinciri sistemlerine kadar değişen bir çok uygulamada kullanılmış ve başarı sağladığı görülmüştür

Örneğin ilerleyen teknoloji sayesinde tedarik zinciri sistemleri hızla sanal dünyaya taşınmakta ve web merkezli bir sistem halini almaktadır Aslında bu gelişme iyi bir rekabetçi zeka yakalamaları için işletmelere sunulmuş bir fırsattır Çünkü tedarik zinciri kapsamındaki bütün işlemlerin ki bunlar kaynak arama, satın alma, üretim çizelgeleme, iş emirleri, pazarlama, müşteri hizmetleri, bilgi yönetimi vs olarak sayılabilir, elektronik olarak yönetilmesi, kağıt üzerindeki işlem sayılarını azaltma, dağıtım performansını yükseltme, teslim süresini kısaltma gibi bir çok fayda sağlayacaktır (Wu ve ark, 2001)

Peki bunlarla ögeler arasındaki ilginin ne olduğuna dair bir soru aklımıza gelecek olursa eğer, bu sistemleri nelerin oluşturduğunu düşünmek gerekir Sonuçta bu avantajları sağlayan, görünürde bir sistem olsa da arka planda bu sistemi oluşturan işbirliği halindeki sanal ögelerin varlığını unutmamak gerekir

ÖGELER

70’ lerin ortalarında, yapay zeka araştırmacıları, problem çözümlerinde etkili olarak uygulanabilen iş bölümleri ve etkileşimin nasıl oluştuğunu gösteren temel teorileri ve bazı yapıları formüle etmeye çalışmışlardır Ancak deney sonuçları göstermiştir ki, rasyonel ve zeki davranışlar, ayrılmış bileşenlerin bir niteliği olarak değil, aksine basit davranışlı varlıkların etkileşiminden ortaya çıkan bir sonuçtu (Flores, 2001)
İşte burada sözü edilen varlıklardan kasıt bu çalışmanın temelini teşkil eden işbirliği halindeki ögelerdir

21 Öge Nedir ?

Ögelere çeşitliliklerinden ve yaygın kullanımından dolayı, araştırmacılar tarafından kesin ve tamamlanmış bir tanım verilememiştir Ancak taşıdıkları niteliklere veya insanlar tarafından fark edilmelerini sağlayan özelliklerine göre yapılmış bazı derlemeler mevcuttur
Çeşitli yazarlar tarafından verilen bir tanımlamaya göre ögeler; diğer ögelerin var olduğu, birbiriyle etkileştiği, ortak iletişimsel ve anlatımsal bilgiye dayanan bir ortam içinde proaktif veya reaktif bir tarzda algılayan ve hareket eden kavramsal varlıklardır (Roberto, 2001)
Bunun dışında bazı araştırmacılar da ögelerin içsel ve dışsal özelliklerini dikkate alarak tanımını da ikiye ayırmışlardır :
İçsel tanım,
Dışsal tanım

İçsel Tanım : Algılama, iletişim kurma, bilgi edinme, yorumlama, karar verme, yerine getirme, işleyebilme, sınırlı kontrolleri kapsama gibi özellikleri olan gerçek veya sanal bir varlıktır
Dışsal Tanım : Bir çevre içerisinde gelişen, bu çevreyi sezip kavrayabilen, bu çevre içerisinde eyleme geçebilen, diğer ögelerle iletişim kurabilen ve özerk bir davranış sergileyen gerçek veya sanal bir varlıktır (Demazeau, 2001)
Tanımlardan da anlaşılacağı gibi aslında ögelerin belirli bir tanımı yoktur Verilen tanımlar da ögeyi öge yapan karakteristiklerin bir bütünüdür
Öyleyse bu kadar çok üzerinde durulan öge karakteristikleri nelerdir?

22 Öge Karakteristikleri

Bir ev veya bir insan gibi bir ögenin de karakteristiklerini tanımlarken, tıpkı evin dış yüzeyinin rengi veya kişinin uzunluğu gibi dışsal nitelikleri kullanma seçeneğine sahip olduğumuz kadar; evin sıcaklığı veya kişinin davranışsal tutumu gibi içsel özgüllüklerini de dikkate alabiliriz (Desouza, 2001)

221 İçsel Karakteristikler

Özerklik : Bir ögenin en önemli özelliği, işlevleri birbirinden bağımsız olarak yerine getirebilmesidir
Tepki Verme : Ögeler ortamdaki olayları sezebilmeli ve onlara gerekli biçimde tepki gösterebilmelidirler Hatta çevrelerinden girdi alarak geriye bilgi döndürebilmelidirler Ancak bu daha çok zeki ögelerin bir özelliğidir
Hareketlilik : Özellikle internetin ve diğer elektronik ağların yaygın kullanımıyla birlikte, hareket eden ögeler de yaygın hale gelmiştir Ögeler görevlerini yerine getirebilmek için elektronik ağlar vasıtasıyla gezinebilme yeteneğine sahiptirler
Kişilik : Hem içsel hem de dışsal bir karakterdir En önemli kişilik özelliklerinden bir tanesi güvenilirliktir Örneğin internet üzerinde ögeler, işbirliği ve iletişim gibi dışsal karakteristikleri vasıtasıyla, bir takım çevrelerle etkileşimde bulunacaktır İşte güvenilirlik bu alanda çok önemlidir (Desouza, 2001)

222 Dışsal Karakteristikler

İşbirlikçi Davranış : Bir amacın başarımı için ögelerin beraber çalışmasıdır Bunun en güzel örneği çok ögeli sistemlerdir Bu sistemlerde ögelerin çalışması, diğer ögelerle işbirliği yapabilmesi ve aynı zamanda çalışmalarını koordine edebilmesiyle mümkündür
İletişim : Ögeler, diğer ögelerle ve insanlarla iletişim kurabilme ihtiyacı duyarlar Örneğin insan ve öge iletişimi klavye gibi girdi uç birimleri yoluyla sağlanabilmektedir (Desouza, 2001)
Bunların dışında ayrıca ögelerin uyumluluk, bilgi seçme, geçici süreklilik, sonuçları yorumlama gibi kullanım alanlarına ve türlerine göre de değişiklik gösteren bir çok karakteristiği mevcuttur

23 Öge Türleri

Özerk Ögeler : Özerk ögeler kendilerinin geliştirmiş olduğu bağımsız sistemlerde, kanun ve stratejilere göre kendi davranışlarını düzenleyen ögelerdir Bir özerk öge hayatta kalabilmek için, üyesi olduğu çevrenin dinamik yapısına kendini adapte etmek ve yeniliklere paralel biçimde şeklini oluşturabilmek zorundadır Özerk ögeler bu adaptasyonu gerçekleştirirken çevresindeki öge sistemi elemanlarından yararlanır (Caridi ve Sianesi, 2001)
İşbirlikçi Ögeler : Bir amacın başarımı için beraber çalışan ögelerdir İşbirlikçi ögelerin en bariz örnekleri çok ögeli sistemler içerisinde görülmektedir
Uygulama Ögeleri : Bu ögeler belirli bir uygulama alanında uzmanlaşmışlardır Örneğin ürün tasarım ögeleri, eş güdüm ögeleri, MRP ögeleri, üretim planlama ve çizelgeleme ögeleri vb
Kaynak Ögeler : Yüksek düzeyli kullanıcı isteklerini karşılamakla ilgili temel işlevleri doğrudan yerine getirebilen makineler ve yazılımlardır CNC makineleri, robotlar, bilgisayarlar, sorgulama dilleri gibi (Wu ve ark, 2001)
Bilgi Yönetimi Ögeleri : Aynı zamanda depolanabilir ve bazı durumlarda bilgiyi taşıyabilirler
Hareket Eden Ögeler : Amaçlarına ulaşabilmek için hareket halinde olan ögelerdir En iyi örnekleri sanal ortamda görülmektedir
Arayüz Ögeleri : Kullanıcı gereksinimleri ve tercihlerine bağlı olarak, her belirli uygulama için kullanımı kolay bir arayüz oluşturmakla görevlidirler (Wu ve ark, 2001)
Kişisel Yardımcı Ögeler : Aslında arayüz ögeleri bunların bir alt grubu sayılabilir Bunların diğer bir uygulaması da kullanıcı ögeleridir
Bu öge çeşitlerinin bir çoğuna ilişkin örnekler çok ögeli sistemler kısmında verilecektir
Yukarıda saydığımız öge türleri haricinde günümüzde kullanımı ve önemi çok yaygınlaşan zeki ögeleri ise ayrıntılı olarak inceleyeceğiz

231 Zeki Ögeler

Bilindiği üzere günümüz işletmeleri, mevcut ekonomik şartlarda başarılı olabilmek için rekabetçi bir avantaj yakalama uğraşı içerisindedirler Bunun için de 1990’ ların başında lüks olan bilgi yönetimi, şimdilerde ise yarışmanın bir ön koşulu haline gelmiştir
Bilgi yönetimi, işletmenin hem iç hem de dış ortamıyla ilgili olmak zorundadır Yani müşteriler, rakipler, ürünler, pazarlar ve süreçler gibi mal veya hizmet üretimiyle ilgili bütün konularda bilgi sahibi olmalı ve bunlara ait verileri işleyebilmelidir
Şu ana kadar veriler üzerinde işlem yapmak için kullanılmış bir çok teknik mevcuttur Ancak buların büyük bir çoğunluğu zaman alıcı ve yorucu yöntemlerdir (Desouza, 2001) İşte bu negatif yönlere karşı, son zamanlarda kullanımı moda haline gelmiş teknikler de mevcuttur ki bunların bir kısmını yapay zeka tabanlı teknikler oluşturmaktadır
En popüler yapay zeka tekniklerinden ikisi yapay sinir ağları ve genetik algoritmalardır Ancak son yıllarda bunlara zeki ögeler kavramı da eklenmiş bulunmaktadır (Desouza, 2001)
Buradaki öge kavramı aslında bir anlamda temsil kavramını da içermektedir Çünkü ögeler her alanda başka bir unsuru temsil etmektedir Kimi yerde bir görevi, kimi yerde bir süreci, kimi yerde ise bir alt birimi veya nesneyi temsil edebilmektedirler
Zeki ögelerin bunların dışında bir ayrıcalığı vardır Onlar kullanıcılara yardım eden ve onların adına hareket eden yazılımlardır Çünkü onlar düşünebilmeleri ve böylece daha insancıl temsillerde bulunabilmeleri için programlanmışlardır Tıpkı bir avukatın müvekkilini temsil etmesi ya da finansal bir komisyoncunun müşterisi adına ticari işlemlerde bulunması gibi (Desouza, 2001)
Zeki ögeler tekrarlanan görevleri otomatikleştirebilir, olayları hatırlayabilir, karmaşık verileri özetleyebilir hatta öğrenip, tavsiyede bulunabilirler Son olarak devamlı bir şekilde işleme özellikleri vardır
Bunları yaparken de üç fonksiyonu yerine getirirler :
Ortamdaki değişimleri algılayabilir,
Ortamdaki şartları etkilemek için eylemde bulunabilir,
Algıları tercüme etmek için usa vurabilirler (Desouza, 2001)

2311 Zeki Öge Uygulamaları

Zeki ögelerin en bilindik örnekleri internet web sitelerindeki arama motorlarında mevcuttur Bu ögeler kullanıcıların tanımladıkları kriterlere göre dokümanlar bulup getirmektedirler Bunun ilk örneği Lycos arama motorudur Günlük olarak on milyon web sitesini ziyaret edebilen bu çok ögeli sistemin temeli Spiders olarak adlandırılan özel bir tip ögedir Spiders kopan bağlantılarda sayfa düzenleyicisi ve güncelleştirme servisi olan bir ögeye doğrudan bağlantılıdır URL servisi spiders tarafından ziyaret edilen sayfaları yönetir Görevi her spider’ a URL’ lerin bir listesini vermek ve her spider’ dan onun bulabildiği linkler hakkında topladığı verileri almaktır (Desouza, 2001)
Burada zeki ögelerin farklı bir özelliği daha ortaya çıkmaktadır Onlar kullanıcıların müdahalesine gereksinim duymadan faaliyetlerini sürdürebilmektedirler Yani diğer ögelerde de bulunan özerklik kavramını geliştirmektedirler
Zeki ögelere ikinci bir örnek olarak Microsoft Office 2000 serisinde yer alan akıllı içerik sihirbazları verilebilir (Desouza, 2001) Bu yazılımın amacı kullanıcı ara yüzlerini kolaylaştırmaktır Bu da bize zeki ögelerin başarmak için tanımlanmış amaçlarının olması gerektiğini göstermektedir
Zeki ögelerin kullanımına son bir örnek olarak elektronik ticarette kişisel tercihleri saklayan ve yeni bir alışverişte hatırlayarak bunlara öncelik verilmesini sağlayan ögeleri verebiliriz Örneğin sanal bir müzik marketinden alışveriş yapacak bir kişinin pop müzik sevdiğini varsayalım Eğer web sitesini oluşturan ögeler içerisinde bu kişinin sevdiği müzik tarzı ve hatta çoğunlukla dinlediği sanatçılara ilişkin verileri tutacak bir öge varsa, bu öge müşterinin daha önceki tercihlerini hatırlayarak ekrana bu alandaki CD’ leri getirebilecek, böylece hem müşterinin daha az zamanını alacak hem de daha hızlı bir satış yapılmış olacaktır

3 ÇOK ÖGELİ SİSTEMLER

Öge araştırmacıları, bu konuda bir terminoloji oluşturmaya çalışmışlar ve tam bir görüş birliği sağlayamasalar da benzer tanımlamalar yapmışlardır Bunların bazıları şöyledir :
Öge yapıları,
Öge sistemleri,
Öge çatıları,
Öge altyapıları,
* Ontolojiler,
* İletişim protokolleri,
* İletişim altyapıları,
* Etkileşim protokolleri (Flores, 2001),
Burada asıl bizi ilgilendiren kısım öge sistemleridir

31 Çok Ögeli Sistem Nedir?

Çok ögeli sistem yaklaşımı çeşitli zamanlarda FIPA (Foundation for Intellige Pysical Agents), OMG (Object Management Group), KAoS (Knowledge-able Agent-oriented System) ve General Magic gibi öge araştırma gruplarınca ele alınmış ancak tam bir tanımlaması yapılamamıştır (Flores, 2001)
Çok ögeli sistemler temel olarak, non polinomial problemlerin çözümü için geliştirilmiş sezgisel yöntemlerden bir tanesidir Ancak bugüne kadar geliştirilmiş olan diğer yöntemlerden bazı farklılıkları ve dolayısıyla da avantajları mevcuttur Bunlara konunun ilerleyen kısımlarında daha detaylı yer verilmiştir
Öge sistemleriyle ilgili bazı araştırmacıların bireysel tanımları söz konusudur Bunlardan bir tanesine göre öge sistemi :
“ Kendilerine benzer sistemlerden oluşan iç çevrede birbirleriyle ve dış çevrede ise diğer sistemlerle belirli bir iletişim ve etkileşim halinde olan elementler topluluğudur ” (Caridi ve Sianesi, 2001)
Yukarıda genel olarak verilen öge sistemleri tanımı, yakın geçmişte, daha özel bir isim alarak çok ögeli sistemlere dönüşmüştür ki aslında bu aşağıda gösterilen karakteristikteki bir çok özerk bileşenden oluşan sistemlerin bütün tipleri için geçerlidir
Bu karakteristikler :
Her bir öge bir problemi çözmek için tamamlanmamış yeteneklere sahiptir,
Küresel sistem kontrolü yoktur,
Veri dağıtılmıştır,
Hesaplama eş zamanlı değildir (Flores, 2001)

Çok ögeli sistemler de bunlardan dolayı ortaya çıkan karmaşıklığı yönetmek için geliştirilmiş bir yöntembilim sayılabilir (Davidson ve Gustavsson, 2001)
Çok ögeli sistemlerin gelişimini teşvik eden faktörlerden bir tanesi, özellikle zeki ve kullanıcı ögeleri için, ögelerin etkileşimde bulundukları açık bir ortamı sağlayan internetin gelişimidir

32 Çok Ögeli Sistemin Sağladığı Avantajlar

Öncelikle çok ögeli sistemler çeşitli sayısal sorunlara verimli çözümler sağlamaktadır Bu konudaki araştırmalar neticesinde elde edilen verilere göre bu sistemlerin önemli avantajlara sahip olduğu gösterilmiştir Bu avantajları şöyle sıralayabiliriz :
Merkezileşmiş bir sistemde tüm risk merkezdedir ve kaynakların çeşit ve miktar bakımından kısıtlı olması mümkündür Ancak çok ögeli sistem yaklaşımında sistem ögelere ayrılarak merkezdeki risk dağıtılmaktadır
Uzman sistemler ve karar destek sistemleri gibi çeşitli sistemlere ait iletişim ve operasyonları kolaylaştırmaktadır
Yaygın bilgi sistemlerini kullanarak çözümler sunar
Uzmanlaşmaya yönelik çözümler sunar Örneğin sağlık sistemlerinde olduğu gibi
Tasarımda açıklık ve sadeliği önerir
Kesin olmayan verilerden kaynaklanan hataları hafifletir
Hava trafik kontrolü gibi dağıtım problemlerine çözümler sunar Bunun bir örneği Avustralya Sidney havaalanında uygulanmıştır Burada havalanan her uçak için pist seçenekleri, tahsis etme kapısı gibi gerekli operasyonlara ve kontrolü kolaylaştırmak için birer öge monitörüne ayrılmıştır (Desouza, 2001)

33 Çok Ögeli Sistemlerin Makro ve Mikro Sorunları

Makro sorunlar öge sistemine yönelik sorunlardır :
Etkili bir şekilde işbirliği yapan öge topluluklarının nasıl oluşturulacağı ve organizasyon sorunlarının nasıl yönlendirileceği büyük bir sorundur
Henüz gelişmesini tamamlayamadığı için tasarımda eksiklik vardır
Problemlere daha fazla odaklanmayı sağlamakta ama teknik boyutu zayıf bulunmaktadır
Dokümantasyon dağınıktır ve bir sürü kodlama yapmak gerekebilir Bu yüzden karmaşıktır
Uygulama hakkında eksiklikler vardır

Mikro sorunları ise ögelere yöneliktir :
En büyük sorun özerk bir şekilde faaliyet gösterme yeteneğine sahip bir ögenin nasıl tasarlanacağı konusundadır
İkincisi ise fazla yüklenme sorunudur
Aslında yüklenme sorunu iki boyutta gerçekleşmektedir Ögeler fazla yüklendiği zaman, sistem sadece gerekli yetenek ve kapasiteye sahip olmaktadır, herhangi bir yüklenme görülmeyebilir Sistem yüklendiği takdirde sistem içerisindeki her ögenin kapasitesini doldurması gerekmez Ancak bu seferde sistem görevlerini vaktinde yerine getiremez

Bu sorunun çözümü için iki öneri sunulabilir :
Birincisi fazla yüklemeye sebep olan görevler başka ögelere verilebilir Ancak bu sefer de diğer ögeler de yüklenme olabilir
İkincisi bu görevler yeni ögeler oluşturur ve kullanılmamış kaynakları kullanır (Shehory ve ark, 2001)

34 Çok Ögeli Sistem Metodolojisi

341 Klasik Mühendislik Yaklaşımıyla Çözüm Aşamaları

Mühendislik problemlerinin çözümü çoğunlukla iterative bir yöntemle yapılır Çünkü pek çok problem iyi planlanmamıştır Bu iterative çözüm yöntemi aşağıdaki adımlardan oluşmaktadır :
1 Problemin Tanımlanması : Çözülecek problem, problemle ilgili spesifikasyonların ve sınır değerlerinin belirlenmesi suretiyle tanımlanır
2 Sentez : Bir küme alternatif çözüm, problemin çözülebileceği doğrultuda geliştirilir
3 Analiz : Alternatif çözümler, en iyi alternatifle karşılaştırılır ve değerlendirilir
4 Uygulama : Nihai çözüm uygulamaya alınır (Breemen ve Vries, 2001)

342 Çok Ögeli Sistem Yaklaşımıyla Çözüm Aşamaları

Araştırmacılar çok ögeli sistem metodolojisi konusunda farklı metotlar sunmuşlardır Bunlardan bazıları :
Avustralya’ da Kendall, Kinny
Fransa’ da Demazeau, Drogoul, Glize
Hollanda’ da Treur
İspanya’ da Garcia
Birleşik Emirlik’ te Wooldridge, Jennings
Amerika’da Durfee, Lesser, Shoham

Biz bunlardan Demazeau’ nun önerdiği çözüm aşamalarını vereceğiz :
1 Analiz : Problem ve ilk çözüm bölgesi tanımlanır
2 Tasarım : Mevcut bölge sınırları dışına çıkılarak, çözüm tanımlanır
3 Geliştirme : Farklı çözümler yürütülür, sonuç bölgesi oluşturulur
4 Uygulama : Elde edilen çözüm uygulanır (Demazeau, 2001)

Bu dört aşamadan oluşan çok ögeli sistem yaklaşımının uygulanabilmesi ve başarıya ulaşabilmesi için bazı yeterlilik kriterleri mevcuttur Bunlar :
Kalite ve miktar açısından bütünlüğü sağlamalıdır,
Faaliyet alanı ve kısıtlar bakımından uygulanabilir olmalıdır,
Beklenen yeterlilik ve iş yükü açısından karmaşık olmamalıdır,
Geri dönüşümü sağlamalıdır (daha sonra yeniden başka işlerde de kullanılabilme),
Güçlü akademik bir modele dayanmalıdır,
Yüksek kaliteli bir yazılımla uygulanmalıdır,
Çok ögeli sistemin mümkün olduğunca çok boyutunu kapsamalıdır,
Yukarıda sözünü ettiğimiz dört metodolojik aşamayı kapsamalıdır (Demazeau, 2001)

35 Çok Ögeli Sistemlerin Uygulama Alanları

Çok çeşitli uygulama alanlarına sahip olan çok ögeli sistemlerin bazı örnek uygulama alanları aşağıda verilmiştir :
Bilgisayar destekli tasarım
Karar desteği
Elektronik ticaret
Yatırım modelleme
Üretim sistemleri
Doğal dil işleme
Şebeke izleme
Ofis ve ev otomasyonu
Robotik kontrol
Topluluklar simülasyonu
Uzaysal veri işleme
Telekomünikasyon rotalama
Trafik yönetimi
Bunlardan kontrol sistemleriyle ilgili olan bir örnek bir sonraki konuda sunulmuştur
Ayrıca bu yaklaşımla geliştirilmiş yazılımlar ve örnek uygulamalar da mevcuttur Örneğin ;
Akademik Olarak ; Firefly, Madkit, Simula, dMARS gibi yazılımlar mevcuttur
Endüstriyel olarak ise ; Objectspace tarafından geliştirilen Vayager , Sun tarafından geliştirilen JINI ve Javabeans, IBM tarafından geliştirilen Aglets, Reticular tarafından geliştirilen Agentbuilder ve BT tarafından geliştirilen ZEUS örnek gösterilebilir (Demazeau, 2001)

351 Çok Ögeli Kontrol Sistemleri

Çoklu denetleyici sistemler kontrol mühendisliği’ nin çalışma alanı içerisinde büyük dikkat çekmektedir Bu sistemlerin planlanması ve çalıştırılması için uygulamalı ve planlı bir yapının eksikliği her zaman hissedilmiştir Bu eksikliği gidermek için de öge tabanlı sistemler geliştirilmiştir ki biz bunlara çok ögeli kontrol sistemleri diyeceğiz
Çok ögeli bir kontrol sisteminin tasarım aşaması üç adımdan meydana gelmektedir
Yapılandırma : Kontrol problemi bağımsız alt problemlere ayrıştırılır
Alt Problemlerin Çözümü : Her bir alt problem denetleyici bir öge tasarlanarak çözülür Bu çözüm ya geleneksel kontrol mühendisliği teknikleri ( klasik mühendislik yaklaşımı) ya da sezgisel yöntemler yardımıyla yapılabilir
Alt Problemlere Ait Ayrı Çözümlerin Birleştirilmesi : Tekil çözümler veya denetleyici ögelerin hepsini kapsayan tek bir çözüm kombine edilir Bu da hiyerarşik olarak organize edilmiş çok ögeli bir kontrol sistemidir
Aşağıda bunun küçük bir örneği verilmiştir
Problemin Tanımlanması :
Elimizde A= 503 e-3 [m] çapında bir su kabı bulunmaktadır Kabın yüksekliği Xmax = 05 [m] ile sınırlanmıştır Kabın alt tarafında B= 572 e-6 [m] çapında bir delik vardır Kap su ile dolduğunda kabın tabanındaki delikten dışarı su sızacak ve doğal olarak X seviyesi düşecektir Bir pompa yardımıyla su kabın içine doğru pompalanabilmektedir Pompa suyu kabın dışına pompalayamaz ve akış hızının üst limiti Qmax = 384 e-5 [m3/s] olarak verilmiştir
Kontrol problemi, pompanın su seviyesinin ayar noktaları r [m] ‘ lere eşit olacak biçimde çalışmasını sağlayacak bir U pompa akımı meydana getiren bir kontrol sisteminin tasarımından ibarettir Pompa akımı 0-23 e-3 [A] arasında değişmektedir Suyun taşmaması gerekmektedir ve ayar noktalarındaki bir değişiklikte, su seviyesi derhal ayarlanmalıdır (Breemen ve Vries, 2001)

Şekil 1 : Su Kabı (Breemen ve Vries, 2001)

Çözüm : Bu problem iki alt probleme ayrılabilmektedir
Suyun taşmasını önlemek için önleyici bir denetleyicinin
Normal operasyonlar için bir denetleyicinin tasarlanması
Denetleyici ögeler bu iki alt problemin çözümünde kullanılacaktır Birinci alt problemi çözecek denetleyici ögeye “koruyucu”, ikinci alt problemi çözecek denetleyici ögeye ise “normal” denilirse, her ikisi de daha önceden ayarlanmış bir koordinasyon mekanizması kullanılarak denetleyici öge şeklinde kombine edileceklerdir Burada koruyucu öge daha büyük öneme sahiptir
Normal öge su kabıyla ilgili problemin normal süresi boyunca sürekli işlemek zorundadır Çünkü ya “r” referans noktası ayar noktalarından uzaklaşır ve su seviyesi değişir ya da referans noktası sabittir ve su seviyesi bu referans noktasında tutulmaya çalışılır Bu iki durum da iki yeni alt problemi oluşturur İlk problem “geçici” adı verilen bir denetleyici öge ile ikinci problem de “pi” adı verilen ikinci bir denetleyici öge ile çözülebilir Bunlar normal denetleyici ögenin altında kombine edilirler (Breemen ve Vries, 2001) Burada su seviyesi tespitinde sensörlerden yararlanılmaktadır
36 Çok Ögeli Sistemlerin Diğer Sezgisel Yöntemlerden Farkları

Çizelgelemede kullanılan modern sezgisel yöntemlerin içerisinde en bilinenleri Genetik Algoritmalar, Tabu Araştırmaları, Tavlama Benzetimi ve Karınca Sistemleri’ dir Bu yöntemleri birkaç cümleyle açıklayacak olursak ;

Tabu Araştırmaları : Mantıklı sınırlamaları kendisine kılavuz seçerek, zor seçim bölgelerinde rahatça sonuca ulaşmaktadır Kendisinden önce var olan diğer sezgisel metotların avantajlarından olan lokal optimalliğin tıkanıklığından ve bunun meydana getirdiği sınırlamalardan sıyrılarak diğer metotlara yol göstermek amacıyla tasarlanmıştır Yapısını komşuluk araştırması ile optimum çözüme yaklaşma ya da ulaşma oluşturur

Genetik Algoritmalar : Doğadaki canlıların geçirdiği evrim sürecini örnek alarak matematiksel modeli kurulamayan veya çözüm alanı çok geniş olan problemlerin çözümünde kullanılan tekniklerdir Bu yöntemde de bir başlangıç popülasyonu vardır Daha sonra popülasyondaki bireyler çaprazlanarak ve mutasyonlardan geçirilerek yeni bireyler oluşturulur Bu yeni bireyler çözüm için daha uygun ise eski bireylerle değiştirilir ve optimalliğe bu şekilde yaklaşılır

Tavlama Benzetimi : İterasyon geliştirmeye dayalı ve katı hal fiziğinin istatistiki mekanikleri ile doğal bir analoji oluşturulmasıyla çıkartılmış bir sezgisel optimizasyon teknikleri ailesidir Uygulamadaki basitliği nedeniyle diğerlerinden üstündür Bu yaklaşım lokal arama sezgisel araştırmalarında kullanılabilir

Karınca Sistemi : Farklı kombinasyonel optimizasyon problemlerinin çözümünde kullanılabilen genel amaçlı bir sezgisel algoritmadır Arama mekanizması olarak pozitif geri beslemeyi kullanır ve bu yöntemle optimum çözüme ulaşmaya çalışır (Nusretoğlu, 2002)
Çok ögeli sistemler aramayı tüm çözüm alanı için yaptıklarından yani lokal bir bölge içinde tarama yapmadıklarından diğer sezgisellere göre optimum çözüme daha yakın çözümler bulurlar ve bu çözümlere daha kısa sürede ulaşırlar
Tavlama benzetiminde çözüme ulaşmada bir lokal arama bölgesi belirlenir ve bu bölgede bir başlangıç çözümü alınarak iki yönlü komşuluk araştırmasıyla iterasyona dayanan global çözümlere doğru yönlendirme yapılır Ama yerel optimum çözümlere takılı kalma olasılığı yüksektir

Lokal aramayla ilgili yukarıda anlatılan farklılıklar aşağıdaki şekilde daha iyi görülebilmektedir

Şekil 2 : Lokal Aramaya İlişkin Üç Boyutlu Gösterim

Şekil 2’deki A bölgesi lokal çözüm bölgesini göstermektedir Bu bölgedeki minimum nokta olan A noktası dikey eksende 15 br civarında iken, asıl minimum notası olan B noktası ise 05 br civarındadır Bu da lokal arama yaparak çözüme ulaşan yöntemlerin optimalliğe çok ögeli sistemler kadar yakalaşamadığını göstermektedir
Bunlardan daha farklı olan karınca sisteminde çözüme ulaşmada rassallık ve önceki ögelerin izlediği yol takip edilir Ögelere bilgi yükleme yoktur, sadece bir miktar hafıza söz konusudur ve bu da takip edilen yolun hatırlanılmasında kullanılır Çok ögeli sistemde ise ögelere bilgi yüklenir ve her öge bu bilgi doğrultusunda hareket eder

37 Çok Ögeli Sistemlerin Uygulanmasına İlişkin Örnekler

371 Üretim Planlamada Kullanılan Üretim Planlama Araç Sistemi

Üretim planlama araç sistemi (ProPlanT : Production Planning Tool System), üretim süreçlerinin çizelgelenmesi ve planlanması için geliştirilmiş bir çok ögeli sistem uygulamasıdır
1996’ da birkaç önemli imalat kuruluşunun ürünün daha esnek kurulumunu kolaylaştırmak, üretim kaynaklarının etken kullanımını sağlamak, ürün teslim tarihlerini kısaltmak ve üretim planlama süreci içerisine hem müşteri hem de tedarikçileri dahil edebilmek için başlatmış oldukları bir çalışmadır (Marik ve ark, 2001)
Burada belirtilen isteklerden de anlaşılacağı gibi üretim planlama araçları ailesinde kullanılan çok ögeli sistemler, elektronik ticaretin kuramsal arka planını da temsil etmektedir Bilindiği üzere e-ticaret, sadece web üzerinden sipariş verme ve satış yapma işlemleri değil, aynı zaman da hem müşterinin hem de tedarikçilerin ürün özelliklerini belirlemede dolayısıyla da tasarım ve üretim planlama aşamalarında daha aktif rol almalarını sağlayabilmektir
Temel olarak hiçbir öge veya ana kontrol diyagramının dikkate alınmadığı bu sistemin yapısı kısaca anlatılarak ögelerin işlevleri üzerinde durulacaktır

Sistemi oluşturan ögeler iki üst sınıfa ayrılmaktadır :
Intra kurumsal ögeler,
Inter kurumsal ögeler,
Intra kurumsal ögeler de kendi içerisinde üç öge grubundan oluşmaktadır :
Üretim planlama ögesi,
Üretim yönetim ögesi ve
Üretim ögeleri (Marik ve ark, 2001)

Üretim Planlama Ögesi (Production Planning Agent, PPA): Ürün tasarımından ve proje planlamadan sorumlu bir uzman sistemdir Verilen projeyi tamamlama amacını gerçekleştirmek için, geniş ve kısmen düzenlenmiş görev setini kullanmakla yükümlüdür Genellikle üretim yönetim ögesiyle bağlantı kurar

Üretim Yönetim Ögesi (Production Management Agent, PMA): Operasyon maliyetleri, dağıtım zamanı ve geçerli kapasite bakımından mümkün olan en iyi üretim ögelerine bağlantı kurma görevi için proje yönetimi adına yetkilidir Başka bir üretim yönetim ögesinin sorumluluğunu temsil edebilir veya sayılan görevler için bağlantı kurulan üretim ögelerinin bir grubunun görevini yürütebilir Bu şekilde çok düzeyli yönetim yapısı düzenlenmiş olur Aslında görevsel yapıları küçüktür ama burada önemli olan işbirlikçilerini dikkatle izleyerek, görevin gereğine göre optimum ve hızlı bir şekilde görev takdimi sağlayabilmesidir Özel bir bağlantı alt sınıfı olarak düşünülebilir ve C++ ortamında çalıştırılır

Üretim Ögeleri (Production Agent, PA): Verilen görevlerin paralel makine çizelgelemesini gerçekleştirir ve veri tabanı ögelerinin özel bir tipi vasıtasıyla kaynak atamayı da yönetir İki alt sınıfı vardır :
Üretim çizelgeleme ögesi,
Üretim veri tabanı ögesi (Marik ve ark, 2001)
Üretim çizelgeleme ögesi, paralel makinelerdeki işlerin programlanmasından sorumlu iken, veri tabanı ögesi ise malzeme yönetimi, finansal bilgi vb modelleri yöneten, kaynak atamada kullanılan ögedir
Inter kurumsal ögeler ise temel olarak müşteri temsili ögeleridir Şu anda geçerlilikte olan müşteri ögesi, üretim planlamaya yön verebilen tek faktördür Hem teslim tarihi hem de bütçeleme kısıtları ile üretim gereksinimlerini belirlemek için üretim planlama ögesiyle iletişim kurmaktadır

Ögesi ( Agent, MA): Sistemdeki son temel öge ise ögesidir Bu öge, global sistem operasyonlarını nesnel olarak izleyebilen, çok iyi gözlem yapabilen ve optimal sistemin verimliliğini tavsiye eden bir mekanizmadır İş akışının hayali canlandırmasını yapabilen bir araç biçiminde çalışır ve diyagramlarla gösterilir Bu diyagramlara örnek olarak da, ögelerin görev dağılımını gösteren çubuk grafik diyagramları ve tüm projeye ait iş akış diyagramı verilebilir Bu öge de Power++ ortamında çalışmaktadır (Marik ve ark, 2001)
Çalışmalarda öge topluluğunun ögesi olmadan da işleyebileceği belirtilmiştir Ancak diğer ögeler sadece eşler arasında haberleşmeyi sağlarken, ögesi aynı zaman da topluluğun iş akışını gözleyerek özgül verim düşüncesini eyleme geçirebilmektedir Bu ögelerin oluşturdukları yapı Şekil 3’ de verilmektedir

Şekil 3 : Üretim Planlama Araç Sistemi Yapısı (Breemen ve Vries, 2001)

Burada haberleşmenin belirli basamaklar arasında sağlandığı görülmektedir Aslında bilimsel olarak tüm ögeler topluluktaki herhangi bir öge ile haberleşebilmelidir Ancak uygulamada, ögelerin fonksiyonellik açısından özellikleri ve uygulamaya özgün kısıtlar iletişim derecesini sınırlandırmaktadır Örneğin müşteri ögelerinin sadece üretim planlama ögeleri ile haberleşmesine izin verilirken, üretim planlama ögesi de üretim yönetim ögesiyle iletişim kurabilmektedir

172 Tren Rotalamada Bir Çizelgeleme Uygulaması

Çok ögeli sistemlerin daha iyi irdelenebilmesi için bu konu ile ilgili yapılan “Using a multi-agent approach to optimise the train coupling and sharing system” (Böcker ve ark,2001) adlı çalışma araştırılmış ve aşağıda sunulmuştur
Bu makalede, demiryolu taşıma sisteminde trenlerin birleştirilmesi ve ayrıştırılmasına (train coupling and sharing, TCS) ilişkin bir örneğin kullanıldığı bir “çok ögeli çizelgeleme” sistemiyle ilgilidir Bu çizelgeleme sistemi çözümlerin optimizasyonu ve ulaşım birimlerinin planlamasını kapsamaktadır TCS sisteminin operasyonel parametreleri ve kısıtları karşılaştırılabilir bir demiryolu operasyonu çizelgelemesi elde etmek üzere değiştirilmiştir
Demiryolu trafiğinde hem yük hem de yolcu taleplerini karşılayabilmek için çok esnek üretim sistemlerinin kullanılması gerekmektedir Üretim sistemlerinde daha yüksek bir esneklik ve taşımada yeterli derecede güvenlik, güçlü çizelgeleme sistemlerine ihtiyacı ortaya çıkarmıştır Bu çizelgeleme problemlerinde kullanılan bir yaklaşım da çok ögeli sistemdir
Çok ögeli sistem, kompleks yapılı problemleri bağımsız alt birimlere ayırarak, tahmini çözümler sunar Bu alt birimlerin her biri kendi lokal amacını yerine getirecek ve aynı zamanda diğer alt birimlerle de işbirliği içerisinde çalışabilecek özellikte olmalıdır
Çok ögeli sistem yaklaşımının demiryolu trafiği alanındaki somut bir örneği, son zamanlarda ortaya atılan tren birleştirme ve ayırma sistemi uygulamasıdır TCS sistemi birkaç vagonlu trenlerde bile yüksek taşıma kalitesi, taşımada esneklik, güvenilirlik ve kısa taşıma süresine ulaşmayı sağlar, aynı zamanda bir demiryolu sistemindeki tren sayısını da optimize eder
TCS’de yol yatırım maliyetlerini azaltmak ve yolların kapasitelerini arttırmak için farklı trenler bir araya getirilir ve iki tren tek tren şeklinde kullanılır ya da bir araya getirilmiş trenler birbirinden ayrılır Böylece tren yolları ortaklaşa kullanılarak yol tahsisatı maliyetleri azaltılır Geleneksel yöntemlerde gelecek vagon veya vagon gruplarının beklemesi nedeniyle çok fazla zaman harcanmaktadır Çünkü yük vagonları önce demiryolu ağı giriş noktasında toplanarak birleşme istasyonlarına getirilmekte, burada da gar havzasına götürülmektedir
Gar havzasında sınıflandırma ve toplama işlemleri yapılır Bundan sonra vagonlar hedef gar havzasına uzun mesafede taşınırlar Varılacak giriş noktasına dağıtım bu süreci sondan başa doğru izleyerek başarılır
Çeşitli gar havzaları boyunca yol almak vagonların sık sık geçilmesine sebep olmaktadır Bu yolcuların temel beklentilerinden biri olan ulaşımın zamanında yapılması beklentisinin çoğu zaman karşılanamadığı anlamına gelmektedir
Demiryolu taşıma sistemiyle ilgili beklentilere cevap verebilecek bir çözüm TCS sistemidir Aşağıdaki şekilde TCS sisteminin mümkün olan bir çözümü görülmektedir

Şekil 4 : TCS Kavramının Temeli

Büyük bir esneklikte çalışabilme yeteneğine sahip olan TCS modülleri rotalarını değiştirmekten kaçınırlar Yolcu ve yük taşıma kapasitesi düşük olan trenler, sistemdeki tren sayısını artırmaktadır Bu daha fazla rota ihtiyacına ve taşıma maliyetlerinde artışa sebep olmaktadır Bu durumu düzeltmek içinde TCS’de trenler birleştirilerek, daha fazla tren üniteleri oluşturulur Bu sistemin avantajları oldukça açıktır:
Rota değişikliklerinden kaçınılır
Gecikmelerden kaynaklanan taşıma süresi azaltılır
Rota ihtiyacı azaltılır
Temel akış rotalarında, kullanılabilir boş kapasite sağlanır
Müşteri tatmini sağlanır
Operatör ve nakliyeci masraflarını azaltır
Demiryolu yük taşımacılığında yeni pazarların gelişmesine katkıda bulunur
Birlikleri kurarken, tekli modüllerin muhtemel farklı kombinasyonları ve teknik kısıtlar göz önünde bulundurulmalıdır Burada işbirlikçi modül kümeleri “birlikler” olarak adlandırılacaktır Bu birlikler, katılımcı modüller tarafından belirlenmektedir Bir birlik en az iki modülün yerleşim rotalarını paylaşarak işbirliğine girmeye karar verdiğinde ortaya çıkar ve birlik içindeki tüm modüller kendi görevlerini tamamlayana kadar varlıklarını sürdürürler Görevleri sona erdiğinde, birlik de sona erer Ne zaman ne tür birlikler kurulacağı büyük önem taşımaktadır Duyarlı bir birlik kurmak için kapsamlı bir çizelgeleme sistemine ihtiyaç duyulmaktadır Bahsedilen bu çizelgeleme sistemi çok ögeli sistem yaklaşımına dayanmaktadır

Çizelgeleme Problemi : Burada verilen sistemin detaylı amacı bir demiryolu ağında maliyetleri indirmektir Her görev, başlangıç düğümü, varılacak düğüm, en erken hareket zamanı, en geç varış zamanı ve görev, sistemce yüklendiğinde geçen zamanı içerecek biçimde belirtilmiştir Böylece planlama sürecinde yeni görevler ortaya çıktıkça, mevcut plan revize edilebilir Örneğin çalışma zamanında sisteme 2000 görev tanıtılır ve sonraki 24 saat boyunca yeni görevler eklenir ve bu periyodun sonunda görev sayısı 5000’e ulaşır
Her bir ulaşım görevi, bir ulaşım modülüyle sunulmaktadır Yani bir görev için iki ya da daha fazla modüle gerek yoktur Aynı zamanda bir modülün belirli bir zaman için birden fazla görevi yerine getiremeyeceği farz edilir Sistemde ortaya çıkan tüm görevler, bir demiryolu ağındaki taşıma gerekleridir Bir ağda yerleşim rotalarında geçen farklı fakat birbirine bağlantılı düğümlerden oluşan bir grafik gösterilmektedir Bu sistemin mevcut işleyişinde yaklaşık 250 düğüm ve 350 bağın bulunduğu Alman demiryolu ağına ait özet bir harita kullanılmıştır
Bir modül her taşıma görevini yerine getirdiğinde, sistem en kısa yol algoritmasını gerçekleştirerek, başlangıç ve hedef düğümleri arasında bir yol belirler Modül o anda, ağ yöneticisinden belirli bir zaman penceresi için aradaki rotayı bir süreliğine alır Her bir rota için zaman penceresi, taşıma görevinin en erken hareket zamanı (Earliest Departure Time, EDT) ve en geç varış zamanı (Latest Arrival Time, LAT) kullanılarak belirlenir Bir rota belirli bir modül tarafından tahsis edildiğinde, bu zaman süresi boyunca bu rota diğer modüllerin kullanımına kapatılır yani rota bloke edilir Rota blokesini azaltmak için, iki ya da daha fazla modül belirli bir yerleşim rotasını birlikte kullanabilir Rota paylaşımındaki güçlük, görevleri tanımlamaktadır Bu yaklaşımdaki kısıtlayıcı faktör, taşıma yapılacak yollar ve zaman pencereleri arasındaki uyumdur

Çok Ögeli Yaklaşım : Bu sistemde, birlikler ögeler şeklinde modellendirilmiştir Bu model sistem tasarımında önemli bir kolaylık sağlar Bu yaklaşımla, modüller ve birlikler arasında bir ayrım yapmak zorunda kalınmaz ve sistemdeki her bir aktif öge bir birlik teşkil eder TCS-Çok Ögeli Sistemindeki ögeler rasyonel planlama ve reaktif davranış arasında (inteRRaP) bütünlük sağlayacak bir yapıya dayandırılmıştır İnteRRaP ögeler, basit tepkiler verebilirler (reaktif davranış), bilgi tabanlarındaki veriler ışığında karmaşık faaliyetleri planlayabilirler (planlanmış davranış) ve diğer ögelerle işbirliği içine girebilirler (işbirlikçi davranış) İnteRRaP yapısı üç bölümden oluşur:
Kullanıcı Arayüzü
Kontrol Ünitesi
Davranış Tabanlı Bileşen (Behaviour Based Component, BBC)
Plan Tabanlı Bileşen (Plan Based Component, PBC)
İşbirlikçi Tabanlı Bileşen (Cooperation Component, CC)
Hiyerarşik Bilgi Tabanı

Arayüz; ögeleri sezme, tepki verme ve iletişim kurma yeteneklerini kapsar
BBC; ögelerin temel davranışlarını ve görevi yerine getirecek bileşenleri tanımlar
PBC; “tek ögeli planlar” meydana getiren bir planlama mekanizmasını içerir
CC; işbirliği kurmak için karar kriterleri ve mekanizmalarını sağlar

Hiyerarşik Bilgi Tabanı; dört basamağa ayrılır:
Ögelerin kullanıcı modeli,
Davranış kalıpları,
Planlar ve protokoller,
İşbirliği stratejileri

Birlik Öge Yapısı : TCS birlikleri için öge yapısı şekil 5’deki gibi verilmiştir



Şekil 5 : TCS Birliklerinin Öge Yapısı

Bir birlik ögesinin planlama sürecinin amacı, LAT ve EDT kısıtları göz önünde tutularak kaynak düğüm ve hedef düğüm arasında optimal bağlantıyı kurmaktır
Birlik ağdan kaynak ve hedef düğümler arasındaki en kısa yolu ister Ağ her rota isteği için zaman çizelgelerini oluşturur Bu esnada, birlik ve ağ yöneticisi arasında bir görüşme başlatılır Bu süreç her bir rota için tekrarlanır Eğer tüm rota talepleri karşılanabilirse birlik kendi lokal planını bulur

Optimizasyon Süreci : Şimdiye kadar, çok ögeli sistemdeki ögeler lokal bir planlama sürecini oluşturdular Bu kısımda ise ögeler tarafından gerçekleştirilen ve tüm öge topluluğundaki toplam maliyetlerde olduğu kadar kendi yerel maliyetlerini de azaltan bir optimizasyon planına yer verilecektir
Bu sistemde çizelgenin global optimizasyonunu sağlamak için iki görüşme protokolü kullanılır:
1 Anlaşma ağı protokolü,
2 Simüle edilmiş ticari protokol,
Sisteme yeni bir görev yüklendiğinde anlaşma ağı protokolü bir ilk çözüm belirler Bu çözüm genellikle optimal değildir Çözümün kalitesini arttırabilmek için simüle edilmiş ticari protokol çalıştırılır Bu protokolü uygulamak pahalı bir yöntemdir Bu yüzden ya kesin bir kullanıcı isteği olduğunda ya da sisteme yüklenen görevler belirli bir sayıyı aştığında periyodik olarak uygulanır

1 Anlaşma Ağı Protokolü
Plan Entegrasyonu : n adet planın girdi olarak alınıp birleştirme-bölünme hareketlerinin eklenmesiyle planların tamamlanmasıdır Rotalar düğüm isimlerinin serisi olarak yazılır ( , ) Plan entegrasyonu beş adımda gerçekleştirilir Bu adımları açıklamak için bir örnek kullanılacaktır Örnekteki iki modül M1 ve M2’dir Bunlara ait rotalar, M1: ve M2: ’dir
i) Rota Eşlerini Bulma: Plan entegrasyon sürecinde ilk adım modüllerin rotaları üzerindeki çakışan yolları bulmaktadır, örnekte yolu her iki modül tarafından kullanılmaktadır Bu adımda çakışan yol bulunamazsa entegrasyon işlemi durdurulur

Şekil 6: Modül Rotaları

ii) Birleşik Hareketleri Oluşturma: Bir sonraki adım birleşik ve ayrık hareketleri tespit etmektir Örnekte iki modül D düğümünde birleşmiş ve E düğümünde ayrılmışlardır
iii) Birleşik Faaliyet Sayısının Minimizasyonu: Bir önceki adımda oluşturulan birleşik hareket sayısı optimal değildir Bunu şöyle açıklayabiliriz; yukarıdaki rota üzerinde B’den G’ye hareket etmesi gereken bir M modülü daha olduğunu farz edelim M1,M2 ve M modüllerinin entegrasyonu üç durum meydana getirir Bunlar; (M1,M2)= , (M1,M)= , (M2,M)= ‘dir
Bu oluşumun sonucunda D düğümünde M2 modülü için iki hareket bileşimi söz konusudur Bunlar, M2D hareketi şeklinde tek bir harekete düşürülebilir
iv) Birleşik Hareket Kısıtlarını Belirlemek: Bu adımda yeni oluşturulmuş hareketler için zaman pencereleri belirlenir
Burada göz önüne alınması gereken kısıtlar şunlardır:
Hareketler, kendi modüllerinin plan adımlarına ait zaman pencereleriyle birlikte yer almalıdır
Birleşik hareketler, eş zamanlı olmalıdır
Her bir plan aşamasında her bir modülün tüm hareketleri için çizelgelemenin var olması gerekir
v) Hareket Çizelgesinin Bulunması: Bu aşamanın görevi, tüm hareketleri kendi zaman pencereleriyle birlikte düzenlemektir Öyle ki; hareketler birbiri üzerine geçmemeli ve hareket sürelerine ait zaman aralıklarında yer almalıdır

2 Simüle Edilmiş Ticari Protokol
Simüle edilmiş ticari protokol, varolan çözümleri geliştirmek için tasarlanmış bir algoritmadır Baştan başlayarak yeni çözümler üretmez Burada protokol girdisi ve çıktısı önemlidir Simüle edilmiş ticari protokol, her bir birliğin bir modülü satma ya da diğer bir birlik tarafından sunulan modülü satın alma kararı vermesi gibi çeşitli şekillerde olabilir
Protokol özel bir öge olan stok yöneticisi ile başlatılır Stok yöneticisi hareket kümesinden faydalanarak geçerli bir ticari karşılaştırma ortaya koymalıdır Bunu yapmak ve maliyetleri tam olarak belirlemek için optimal bir çözüm yoktur Ticari karşılaştırma ortaya çıkarıldığında, stok yöneticisi hangi hareketlerin yapılacağı, hangi modüllerin alınıp satılacağı hususunda taraflara bilgi verir
Sonuç olarak bu yaklaşım, gerçek bir zaman senaryosunda plan yapmayı mümkün kılmaktadır Bu yaklaşımda başlangıç planını belirlemek için anlaşma ağı protokolü ve başlangıç çözümüne ait nihai bir optimizasyon elde etmek için de simüle edilmiş ticari protokol kullanılmaktadır Burada amaç tüm ögelerin kullanabileceği genel bir rotanın belirlenmesidir
Aşağıdaki şekilde geliştirilmiş bir TCS rotası verilmektedir

Şekil 7 : TCS Rota Yerleşimi

SONUÇ

Günümüz rekabet koşullarında, örgütlerin rekabet gücünü koruyabilmesi ve bu sayede varlığını devam ettirebilmesi hızla gelişen teknolojiye uyum sağlayabilmesi ile mümkündür

Gelişen bilgisayar teknolojisine paralel olarak yaygınlaşan, açık bir ortam olanağı sağlayan internetin ve Java, C++, Power++ gibi programlama dillerinin popülerliğindeki artış çok ögeli sistem kullanımına da zemin hazırlamaktadır

Çok ögeli sistem yaklaşımının esasını, tekrar tekrar kullanılabilen özelliğe sahip çeşitli öge sınıflarının tasarlanması ve bu ögelerin sistem yaklaşımı çerçevesinde ele alınması oluşturmaktadır Bu yaklaşımın başarılı olması her bir ögenin sahip olduğu bilgi düzeyine ve eldeki bilginin sürekli olarak güncelleştirilmesi tekniğine bağlıdır Böylece oldukça esnek ve kullanışlı bir yapıya ulaşılmaktadır

Çok ögeli yaklaşım, günlük hayattaki endüstriyel görevler için üretim planlama sistemlerinin oluşturulması, daha etkin ulaştırma sistemlerinin kurulması, robotik kontrol mekanizmalarının geliştirilmesi ve elektronik ticaretin kuramsal arka planının yapılandırılması gibi geniş bir kullanım alanı sunmaktadır

Ayrıca çok ögeli sistem, diğer sezgisel yöntemlerin hibritleşmesinden oluşmaktadır Yani çok ögeli sistem, diğer modern sezgisellerin en iyi yönlerini alarak oluştuğu için karşılaşılan non polinomial problemlerin çözümünde diğer sezgisellere göre optimal çözüme daha yakın sonuçlar vermektedir Çok ögeli sistemin bir diğer ayrıcalığı ise çözümlere daha kısa sürede ulaşmasıdır Bu da kısıtlı sürelerde çok iş ve görev yüklemesi olan endüstriyel ortamlarda çözümler için çok ögeli sistemleri ön plana çıkarmaktadır