Analysis of Reinforcement Learning Effect in Solving Scheduling Problems

Basit Öğe Kaydı
dc.contributor.authorSarıcan, Bünyamin
dc.contributor.authorEngin, Orhan
dc.date.accessioned2026-01-24T11:56:49Z
dc.date.available2026-01-24T11:56:49Z
dc.date.issued2024
dc.departmentAlanya Alaaddin Keykubat Üniversitesi
dc.description.abstractReinforcement learning is actively used to find solutions to many real life problems in today's world and is shown among the promising methods in the industry. This study investigated the effect of reinforcement learning, which is a sub-branch of machine learning, in solving job scheduling problems. In this context, first of all, situation definition, action selection and learning algorithms in reinforcement learning are explained. Then, the classification of the job scheduling problem is given. In the literature, 50 articles published in the last twenty years, in which the reinforcement learning method is used in job scheduling, are included. The effects of the studies in the literature on the solution of scheduling problems were evaluated. In the last section, the strengths and weaknesses of reinforcement learning compared to other solution methods are included and evaluations for future research are made. .
dc.description.abstractPekiştirmeli öğrenme, günümüz dünyasında birçok gerçek hayat problemine çözüm bulmada aktif bir şekilde kullanılmakta ve endüstri içerisinde de umut verici yöntemler arasında gösterilmektedir. Bu çalışmada, makine öğrenmesinin bir alt dalı olan pekiştirmeli öğrenmenin iş çizelgeleme problemlerinin çözümündeki etkisi araştırılmıştır. Bu kapsamda, öncelikle pekiştirmeli öğrenmede durum tanımı, eylem seçimi ve öğrenme algoritmaları açıklanmıştır. Ardından, iş çizelgeleme probleminin sınıflandırmasına yer verilmiştir. Literatürde yer alan iş çizelgelemede, pekiştirmeli öğrenme yönteminin kullanıldığı, son yirmi yılda yayımlanan, 50 makale çalışmasına yer verilmiştir. Literatürde yer alan çalışmaların çizelgeleme problemlerinin çözümü üzerinde gösterdiği etki değerlendirilmiştir. Son bölümde pekiştirmeli öğrenmenin diğer çözüm yöntemlerine kıyasla güçlü ve zayıf yönlerine yer verilmiş ayrıca gelecekte yapılacak araştırmalara yönelik değerlendirmelerde bulunulmuştur.
dc.identifier.doi10.46740/alku.1390397
dc.identifier.endpage140
dc.identifier.issn2667-7814
dc.identifier.issue2
dc.identifier.startpage116
dc.identifier.urihttps://doi.org/10.46740/alku.1390397
dc.identifier.urihttps://hdl.handle.net/20.500.12868/3332
dc.identifier.volume6
dc.language.isotr
dc.publisherAlanya Alaaddin Keykubat University
dc.relation.ispartofALKÜ Fen Bilimleri Dergisi
dc.relation.ispartofALKÜ Fen Bilimleri Dergisi
dc.relation.publicationcategoryMakale - Ulusal Hakemli Dergi - Kurum Öğretim Elemanı
dc.rightsinfo:eu-repo/semantics/openAccess
dc.snmzKA_DergiPark_20260121
dc.subjectIndustrial Engineering
dc.subjectEndüstri Mühendisliği
dc.titleAnalysis of Reinforcement Learning Effect in Solving Scheduling Problems
dc.title.alternativeMakine Çizelgeleme Problemlerinin Çözümünde Pekiştirmeli Öğrenme Etkisinin Analizi
dc.typeReview Article

Dosyalar

Koleksiyon

ALKÜ Fen Bilimleri Dergisi Koleksiyonu