Akademik Veri Yönetim Sistemi
Tezin Türü: Yüksek Lisans
Tezin Yürütüldüğü Kurum: Gazi Üniversitesi, Fen Bilimleri Enstitüsü, Türkiye
Tezin Onay Tarihi: 2023
Tezin Dili: Türkçe
Öğrenci: Uğur KONAR
Danışman: Aydın Çetin
Özet:
Bu çalışmanın amacı, Atölye Tipi Çizelgeleme Problemi(ATÇP)' nin çözümü için genetik algoritma temelli monolotik ve mikro servis mimarilerinin performansını analiz etmek, zaman karmaşıklığını azaltma potansiyellerini değerlendirmek, avantajları ve sınırlılıkları ortaya koymaktır. Monolitik bir uygulama tasarlanarak zaman karmaşıklığının azaltılması için farklı teknikler denenmiş ve bu tekniklerin etkisi karşılaştırılmıştır. Ardından, genetik algoritma temelli çözüm mikro servis mimarisi kullanılarak ölçeklendirilmiş ve performans analizi yapılmıştır. Her iki mimarinin performansı, genetik algoritmanın zaman karmaşıklığını azaltma becerisine odaklanarak karşılaştırılmıştır. Sonuçlar, mikro servis mimarisinin genetik algoritmanın zaman karmaşıklığını azaltmada farklılıklar sağladığını ve bu yaklaşımların ölçeklenebilirlik ve modülerlik açısından avantajları ve sınırlılıklarını ortaya koymuştur. Ayrıca, genetik algoritmaların zaman karmaşıklığını azaltma konusunda gelecekte yapılacak araştırmalar için öneriler sunulmuştur.
Anahtar Kelimeler : Meta Sezgisel, Atölye Tipi Çizelgeleme Problemi, Genetik
Algoritmalar, zaman karmaşıklığı, mikroservis mimari