Diagnosis and troubleshooting using probabilistic networks and value of information

---

Tezin Türü: Yüksek Lisans

Tezin Yürütüldüğü Kurum: Boğaziçi Üniversitesi, FEN BİLİMLERİ ENSTİTÜSÜ, FEN BİLİMLERİ ENSTİTÜSÜ, Türkiye

Tezin Onay Tarihi: 1999

Tezin Dili: İngilizce

Öğrenci: KORHAN GÖKÇAY

Danışman: TANER BİLGİÇ

Özet:

OLASILIK AĞLARINI VE BİLGİNİN DEĞERİNİ KULLANAN TEŞHİS VE SORUN GİDERME SİSTEMLERİ ÖZET Bu tez belirsizlik altında olasılık ağlarını ve bilginin değerini kullanan teşhis ve sorun giderme sistemleri hakkındadır. Bu tezde, belirsizlik altında gözlem ve tamir eylemlerini içeren yaklaşık bir sorun giderme planı üreten, karar-kuramsal bir yöntem geliştirilmiştir. En iyi sorun giderme planının davranışını anlamak amacıyla, olasılık ağlarını kullanan diğer sezgisel sorun gidericiler detaylı bir şekilde incelenmiş ve geliştirilebilecek noktalar belirlenmiştir. Bilginin Değerini Kullanan Karar-Kuramsal Sorun Giderici (DTT-VI) adı verilen yöntem, var olan yöntemleri ek gözlem yaparak geliştirmiştir. Bu sorun giderici olasılık ağları kullanılarak geliştirilmiştir. Genel olarak, bir bilginin değerine karar verilmesi hesaplama açısından oldukça zordur. DTT-VI, problemin sadece grafik yapısını kullanarak bilginin değerini hesaplayan etkin bir yol kullanmaktadır. Farklı sorun giderme problemlerinde ve farklı koşullarda DTT-VI'nin performansını ölçmek için çözümleri farklı deney koşullarında test edilmiştir. DTT-VI, literatürden alman üç farklı sorun gidericiyle birçok farklı problemde ve farklı maliyet kümeleriyle karşılaştın Imıştır. Tüm bu testlerden çıkartılabilecek sonuç DTT- VFnın maliyet açısından tatmin edici sorun gidenne planları ürettiği fakat bunu daha fazla gözlem yaparak ve daha fazla zaman harcayarak yaptığıdır.