Her sene Otomatik Planlama ve Zamanlama Uluslararas\u0131 Konferans\u0131\u2019n\u0131n ev sahipli\u011fi yapt\u0131\u011f\u0131 yar\u0131\u015fmada, konferans kat\u0131l\u0131mc\u0131lar\u0131 taraf\u0131ndan tasarlanan bilgisayar sistemleri, tarifeli u\u00e7u\u015flar\u0131n veya otonom uydular\u0131n ekipleri i\u00e7in koordinasyon g\u00f6revleri gibi planlama problemlerine en iyi \u00e7\u00f6z\u00fcm\u00fc bulmaya \u00e7al\u0131\u015f\u0131yor.<\/p>\n
Bununla birlikle, en kolay problemleri d\u00fc\u015f\u00fcnmedi\u011fimiz zaman, en iyi geli\u015ftirilmi\u015f planlama algoritmalar\u0131 bile MIT \u00f6\u011frencileri gibi problem \u00e7\u00f6zmeye yetenekli insanlar kadar etkili de\u011fil.<\/p>\n
MIT Bilgisayar Bilimi ve Yapay Zek\u00e2 Laboratuvar\u0131 ara\u015ft\u0131rmac\u0131lar\u0131 insan sezgilerinin avantajlar\u0131n\u0131 otomatik planlay\u0131c\u0131lara y\u00fckleyerek onlar\u0131 geli\u015ftirmeye \u00e7al\u0131\u015f\u0131yor. Planlamada y\u00fcksek performans g\u00f6steren insanlar\u0131n stratejileri, makine taraf\u0131ndan okunabilecek \u015fekilde kodlanarak, meydan okuyucu problemler kar\u015f\u0131s\u0131nda yar\u0131\u015fmay\u0131 kazanmay\u0131 planlayan algoritmalar\u0131n performanslar\u0131 y\u00fczde 10-15 oran\u0131nda artt\u0131r\u0131ld\u0131. Ara\u015ft\u0131rmac\u0131lar Yapay Zek\u00e2 Geli\u015ftirme Derne\u011fi\u2019nin y\u0131ll\u0131k konferans\u0131nda \u00e7al\u0131\u015fman\u0131n sonu\u00e7lar\u0131n\u0131 sunacaklar.<\/p>\n
MIT Havac\u0131l\u0131k ve Uzay Bilimleri\u2019nden Do\u00e7. Dr. Julie Shah, \u201cDi\u011fer ara\u015ft\u0131rmalarda g\u00f6rd\u00fck ki planlama, zamanlama ve optimasyon gibi alanlarda \u00e7ok az insan ger\u00e7ekten ola\u011fan\u00fcst\u00fc performans sergiliyor. Bu insanlar\u0131n anlay\u0131\u015flar\u0131n\u0131 ve \u00fcst d\u00fczey stratejilerini makinelere aktararak program planlay\u0131c\u0131lar\u0131 n\u00fcfusun b\u00fcy\u00fck bir \u00e7o\u011funlu\u011fundan daha iyi yapabilir miyiz?\u201d diye sordu.<\/p>\n
\u0130nsan fakt\u00f6r\u00fc<\/em><\/strong><\/p>\n Otomatik planlama yar\u0131\u015fmas\u0131na kat\u0131lan algoritmalara ilgili sorunlar farkl\u0131 seviyelerde veriliyor. En kolay sorular birka\u00e7 sert k\u0131s\u0131tlaman\u0131n ger\u00e7ekle\u015ftirilmesini gerektiriyor. \u00d6rne\u011fin, belirli say\u0131da hava alan\u0131, belirli say\u0131da u\u00e7ak ve her hava alan\u0131ndan belirli bir noktaya u\u00e7acak belirli say\u0131da yolcu bilgisi verilerek, t\u00fcm yolcular\u0131n var\u0131\u015f noktalar\u0131na hi\u00e7bir u\u00e7ak bo\u015f kalmadan ula\u015fmas\u0131n\u0131 sa\u011flayacak rota planlamas\u0131n\u0131n m\u00fcmk\u00fcn olup olmad\u0131\u011f\u0131 soruluyor.<\/p>\n Say\u0131sal problemler olarak adland\u0131r\u0131lan daha zor problemlere ise esnek say\u0131sal parametreler ekleniyor. \u00d6rnek olarak, orijinal problemin k\u0131s\u0131tlamalar\u0131yla e\u015fle\u015fen u\u00e7u\u015f planlar\u0131 k\u00fcmesinin yan\u0131nda u\u00e7u\u015f s\u00fcresinin ve yak\u0131t t\u00fcketiminin minimize edilmesi isteniyor.<\/p>\n Son olarak, zaman problemleri olarak adland\u0131r\u0131lan en zor problemlerde ise, say\u0131sal problemlere ge\u00e7ici k\u0131s\u0131tlamalar ekleniyor: U\u00e7u\u015f saatini ve yak\u0131t t\u00fcketimini en aza indirebilir, ayn\u0131 zamanda u\u00e7aklar\u0131n belirli saatlerde gelip ayr\u0131lmas\u0131n\u0131 sa\u011flayabilir misiniz?<\/p>\n Algoritmaya, her probleme \u00e7\u00f6z\u00fcm \u00fcretmek i\u00e7in yar\u0131m saat veriliyor. Planlar\u0131n de\u011ferlendirmesi ise maliyet fonksiyonu olarak bilinen ve toplam u\u00e7u\u015f s\u00fcresi ile toplam yak\u0131t t\u00fcketimini kombine eden bir denklem taraf\u0131ndan yap\u0131l\u0131yor.<\/p>\n Kodlama stratejileri<\/em><\/strong><\/p>\n Shah, Kim ve Banks, 36 MIT lisans ve lisans\u00fcst\u00fc \u00f6\u011frencisine planlama problemleriyle ilgili olarak u\u00e7ak g\u00fczerg\u00e2hlar\u0131n\u0131 belirleme ve uydu konumland\u0131rma odakl\u0131 iki farkl\u0131 yar\u0131\u015fmadan sorular verdi. Otomatik planlay\u0131c\u0131lar gibi \u00f6\u011frencilerin de her sorunu \u00e7\u00f6zmek i\u00e7in yar\u0131m saatleri vard\u0131.<\/p>\n \u00d6\u011frenciler otomatik programlay\u0131c\u0131lardan kesinlikle daha iyiydi. Kim, \u00f6\u011frenciler \u00e7\u00f6z\u00fcmlerini teslim ettikten sonra, problemleri \u00e7\u00f6zmek i\u00e7in kullan\u0131lan genel stratejiler hakk\u0131nda \u00f6\u011frencilerle g\u00f6r\u00fc\u015fme yapt\u0131.\u00a0 \u00d6\u011frencilerin cevaplar\u0131 \u201cu\u00e7aklar\u0131n her \u015fehre en fazla bir kere u\u011framas\u0131 gerekiyor\u201d veya \u201cher uydu i\u00e7in rotalar\u0131n \u00fc\u00e7 tur veya daha az olmas\u0131 gerekiyor\u201d \u015feklinde bilgiler i\u00e7eriyordu.<\/p>\n Ara\u015ft\u0131rmac\u0131lar \u00f6\u011frencilerin stratejilerinin b\u00fcy\u00fck bir \u00e7o\u011funlu\u011funun \u201cdo\u011frusal zamansal mant\u0131k\u201d olarak bilinen formel bir dil kullan\u0131larak tan\u0131mlanabilece\u011fini ke\u015ffetti. Bu d\u00f6n\u00fc\u015f\u00fcm problem \u00f6zelliklerine s\u0131n\u0131rlamalar eklemek i\u00e7in kullan\u0131labilir. Farkl\u0131 stratejiler birbirini s\u0131f\u0131rlayabildi\u011fi i\u00e7in ara\u015ft\u0131rmac\u0131lar, her \u00f6\u011frencinin stratejisini ilgili yar\u0131\u015fmalar\u0131 kazanan planlama algoritmalar\u0131n\u0131 kullanarak test etti. Sonu\u00e7lar az bir oranda de\u011fi\u015fiklik g\u00f6sterdi. Say\u0131sal problemlerde ortalama geli\u015fme; u\u00e7u\u015f planlama probleminde y\u00fczde 13, uydu konumland\u0131rma probleminde ise y\u00fczde 16; zaman problemlerinde ise ortalama geli\u015fme, u\u00e7u\u015f planlama probleminde y\u00fczde 12, uydu konumland\u0131rma probleminde ise y\u00fczde 10 olarak g\u00f6zlemlendi.<\/p>\n Shah, \u201cOtomatik planlay\u0131c\u0131dan gelen plan, \u00f6\u011frencilerin ileri seviye stratejilerini kulland\u0131\u011f\u0131 zaman insan taraf\u0131ndan \u00fcretilen planlara daha \u00e7ok benziyor. \u00d6\u011frencilerin \u00fcst d\u00fczey stratejilerini al\u0131p makineler i\u00e7in kullan\u0131\u015fl\u0131 hale getirmek ve stratejileri makine i\u00e7in daha kullan\u0131\u015fl\u0131 yapmak, stratejileri \u00f6\u011frenciler i\u00e7in daha yorumlanabilir hale getirebilir\u201d dedi.<\/p>\n Devam eden \u00e7al\u0131\u015fmada Kim ve Shah, do\u011fal dil i\u015fleme tekniklerini kullanarak sistemi tamamen otomatik yaparak planlay\u0131c\u0131n\u0131n kullan\u0131c\u0131lar\u0131n ileri seviye stratejilerinin a\u00e7\u0131klamalar\u0131n\u0131 insan m\u00fcdahalesi olmadan do\u011frusal-zamansal mant\u0131\u011fa d\u00f6n\u00fc\u015ft\u00fcrebilecek.<\/p>\n