POOH, eşzamanlı kontrol sistemlerini Petri ağları ve hipergraf tabanlı ayrıştırma yöntemleriyle incelemek için geliştirilmiş açık kaynaklı bir araştırma yazılımıdır. “Power Objects of Hypergraphs” adının kısaltması olan platform; Petri ağı çizme veya içe aktarma, P-değişmezlerini hesaplama, durum-makinesi bileşeni adaylarını çıkarma, seçim hipergrafı oluşturma, Hızlı İndirgeme Algoritması uygulama, transversal ve kesin transversal kümelerini bulma, XT, c-exact ve r-exact özelliklerini denetleme işlemlerini tek bir tarayıcı çalışma alanında birleştirmektedir.

Yazılımın araştırma hattı yalnızca yapısal ayrıştırmayla sınırlı değildir. POOH, Petri ağından elde edilen bileşenleri yerel `(max,+)` zamanlama modellerine ve yapısal olarak oluşturulan Takagi–Sugeno bulanık kural çıktılarıyla ilişkilendirmeyi amaçlamaktadır. Böylece Petri ağı → P-değişmezleri ve durum-makinesi bileşenleri → seçim hipergrafı → XT/r-exact ayrıştırma → `(max,+)` zamanlama → bulanık üst denetim biçiminde bütünleşik bir deney yolu sunmaktadır.

v1.0.0 sürümü; tarayıcı arabirimi, yeniden kullanılabilir JavaScript çekirdek modülleri, Web Worker işlemleri, deterministik örnekler, Node.js doğrulama komutları, Playwright tarayıcı testleri, rapor dışa aktarma araçları ve CPU–WebGPU karşılaştırma kaydı içeren arşivlenebilir bir araştırma yazılımı sürümüdür. Kod MIT lisansıyla paylaşılmaktadır. Ancak yazılım, sertifikalı bir endüstriyel kontrol ürünü olarak değil; Petri ağı ayrıştırması, kesin transversal hipergrafları ve erken aşama zamanlama-bulanık kontrol deneyleri için geliştirilmiş bir araştırma ortamı olarak sunulmaktadır.

Türkiye açısından önemi

POOH; Türkiye’de otomasyon, kontrol ve bilgisayar mühendisliği laboratuvarlarında üretim hatlarının, robot hücrelerinin, kaynak paylaşım süreçlerinin, eşzamanlı görevlerin ve PLC tabanlı sistemlerin yapısal analizi için kullanılabilecek bir araştırma altyapısı sunmaktadır. Petri ağı modelinden ayrıştırma ve raporlama aşamasına kadar aynı çalışma alanını kullanmak, farklı betikler arasında elle veri dönüştürme ihtiyacını azaltabilir.

Türkiye’ye uyarlanacak bir sürüm için Türkçe arabirim ve teknik dokümantasyon, PNML gibi standart veri biçimlerinin kararlı sürüme alınması, yerli üretim hattı örnekleri, farklı PLC ve SFC araçlarıyla çıktı doğrulaması ve daha büyük kamuya açık benchmark koleksiyonları gereklidir. Yazılımın ürettiği yapısal ayrıştırmalar, zamanlama modelleri veya bulanık kurallar gerçek bir makinede kullanılmadan önce bağımsız doğrulama, güvenlik analizi, donanım döngüde test ve yetkili mühendis incelemesinden geçirilmelidir.

Eşzamanlı kontrol sistemlerinde hangi problem ele alınıyor?

Eşzamanlı çalışan üretim ve kontrol sistemlerinde birden fazla işlem aynı kaynakları paylaşabilir, farklı zamanlarda senkronize olabilir veya birbirini dışlayan seçenekler arasında karar verebilir. Bu sistemlerin modellenmesinde yalnız işlem sırasını değil; nedenselliği, çatışmayı, eşzamanlılığı, kaynak paylaşımını ve yeniden yapılandırmayı da göstermek gerekir.

Petri ağları, bu tür sistemlerde yerleri, geçişleri, token akışını ve geçişlerin etkinleşme koşullarını grafiksel olarak temsil eder. Ancak bir Petri ağı oluşturmak çoğu araştırma için yalnızca ilk aşamadır. Araştırmacının daha sonra:

• Yapısal değişmezleri hesaplaması,
• Sıralı alt süreçleri veya durum-makinesi bileşenlerini bulması,
• Bu bileşenlerin özgün ağı nasıl örttüğünü incelemesi,
• Seçim hipergrafını oluşturması,
• Gereksiz bileşen ve örtme koşullarını indirgemesi,
• Transversal ve kesin transversal kümelerini hesaplaması,
• XT, c-exact veya r-exact özelliklerini denetlemesi,
• Sonuçları zamanlama veya üst denetim modellerine aktarması

gerekebilir. POOH, normalde ayrı betikler ve araçlar gerektiren bu adımları tek bir yeniden üretilebilir iş akışında birleştirmeyi hedeflemektedir.

POOH araştırma hattı nasıl çalışıyor?

Çalışmanın 4. ve 22. sayfalarındaki mimari şema, temel araştırma hattını şu sırayla göstermektedir:

Petri ağı → P-değişmezleri / durum-makinesi bileşenleri → seçim hipergrafı → XT/r-exact ayrıştırma → `(max,+)` zamanlama → Takagi–Sugeno bulanık üst denetimi

Bu hattın ilk kısmı yapısal analizdir. Petri ağı içe aktarılır veya tarayıcı üzerinde çizilir. P-değişmezleri hesaplanarak durum-makinesi bileşeni olabilecek alt yapılar belirlenir. Bu bileşen adayları seçim hipergrafının hiper-düğümlerini oluştururken, Petri ağı yapısından gelen örtme gereksinimleri hipergrafın hiperkenarlarını oluşturur.

İkinci kısım hipergraf analizidir. Hiper-düğümlerden oluşan hangi seçimlerin bütün örtme gereksinimlerini sağladığı transversal analiziyle araştırılır. Kesin transversal yaklaşımı, her gereksinimin istenen kesinlik koşuluyla karşılandığı seçimleri incelemektedir. XT hipergrafı, çalışmada daha geniş r-exact ailesinin 1-exact durumu olarak ele alınmaktadır.

Üçüncü kısım, ayrıştırılmış bileşenleri kontrol odaklı çıktılara dönüştürme yönündeki araştırma uzantısıdır. Yerel bileşenlerden `(max,+)` zamanlama modelleri ve yapısal ilişkilerden Takagi–Sugeno bulanık kural taslakları üretilmektedir. Bu bölüm v1.0.0’da deneysel araştırma ve raporlama amacı taşımaktadır.

P-değişmezleri ve durum-makinesi bileşenleri

POOH’un Petri ağı katmanı, P-değişmezlerini hesaplamak ve durum-makinesi bileşeni adaylarını belirlemek için Martinez–Silva yaklaşımıyla ilişkili bir hesaplama katmanı kullanmaktadır. Hesaplanan bileşenler, özgün ağın eşzamanlı veya sıralı parçalar halinde nasıl incelenebileceğine yönelik yapısal adaylardır.

6. ve 17. sayfalardaki analiz ekranı; modelin canlılık ve güvenlilik kontrolü, giriş alt ağları, temel düğümler, seçim hipergrafı, FRA öncesi ve sonrası matrisler, transpoz ve FRA süreleri ile XTREC sınıflandırmasını aynı panelde göstermektedir. Ekranın amacı, ayrıştırma sürecindeki ara sonuçların birbirinden kopuk dosyalar yerine tek bir çalışma alanında izlenebilmesidir.

PNH dosya biçimi nedir?

POOH v1.0.0, PNH adı verilen iki giriş biçimini desteklemektedir:

• Matris biçimi: Yer ve geçiş sayıları, geçiş–yer insidans satırları, başlangıç işaretlemesi ve isteğe bağlı metadata satırları.
• Bölümlü biçim:PNH 1.0 başlığı altında [PLACES], [TRANSITIONS], [ARCS] ve [MARKING] bölümleri.

PNH, Hippo Petri ağı analiz ortamından gelen araca özgü bir araştırma biçimidir; genel bir uluslararası değişim standardı olarak sunulmamaktadır. ISO/IEC 15909-2:2011 kapsamında tanımlanan PNML desteği, çalışma tarafından v1.0.0 sonrası geliştirme hattına yerleştirilmiştir. Bu nedenle arşivlenmiş v1.0.0 sürümünün PNML içe veya dışa aktarma sağladığı sonucu çıkarılmamalıdır.

Seçim hipergrafı neyi temsil ediyor?

Seçim hipergrafında hiper-düğümler, Petri ağından çıkarılan durum-makinesi bileşeni adaylarını; hiperkenarlar ise bu adayların karşılaması gereken yapısal örtme koşullarını temsil etmektedir. Renkli hiperkenarlar, birden fazla bileşenin aynı gereksinimle ilişkisini ve örtüşmeleri görsel olarak göstermektedir.

POOH iki hipergraf çalışma biçimi sunmaktadır:

1. Ayrıştırma iş akışı: Hipergraf, Petri ağı ve P-değişmezi analizinin sonucunda otomatik oluşturulur.
2. Manuel iş akışı: Kullanıcı Petri ağına bağlı olmayan kuramsal bir hipergrafı doğrudan çizer, hiper-düğüm ve hiperkenar ekler, FRA uygular ve kesinlik özelliklerini denetler.

7. ve 19. sayfalardaki manuel düzenleyicide transversal, kesin transversal, bütün transversallar, hipergraf sınıflandırması, c-exact spektrumu, XT koşulları ve belirlenen r eşiği için r-exact denetimi ayrı kontroller halinde sunulmaktadır.

Hızlı İndirgeme Algoritması ne yapıyor?

Hızlı İndirgeme Algoritması, seçim hipergrafındaki temel elemanları ve baskınlık ilişkilerini değerlendirerek sonraki transversal hesaplamasında gerekli olmayan hiper-düğüm veya hiperkenarları azaltmayı amaçlamaktadır. Böylece kesin transversal analizi daha küçük bir insidans yapısı üzerinde yürütülebilir.

6. ve 18. sayfalardaki kontrollü örnekte indirgeme şu değişimi üretmiştir:

Tam ekran karşılaştırmada D1, D4, D5 ve D7 hiper-düğümlerinin; P2, P3, P4 ve P5 hiperkenarlarının kaldırıldığı belirtilmektedir. Görselleştirme, indirgeme sonucunun yalnız sayısal olarak değil, özgün ve indirgenmiş hipergraf yan yana gösterilerek denetlenmesini sağlamaktadır.

Bu örnek FRA’nın küçük bir kontrollü hipergrafı ciddi ölçüde küçültebildiğini göstermektedir. Ancak aynı azaltma oranının bütün Petri ağı modellerinde elde edileceği veya büyük ağlarda hesaplama süresini belirli oranda düşüreceği kanıtlanmamıştır.

Transversal, kesin transversal ve XTREC

Bir transversal, hipergrafın örtme gereksinimlerini karşılayan hiper-düğüm seçimidir. POOH, genel transversalları ve kesin transversal olarak sınıflandırılan seçimleri ayrı ayrı hesaplayabilmektedir.

XTREC iş akışı, yalnızca herhangi bir hitting set üretmek yerine seçim hipergrafının kesin-transversal hipergrafı özelliğini sınamaktadır. Uygulama aşağıdaki analizleri desteklemektedir:

• Transversal listesinin oluşturulması,
• Kesin transversalların seçilmesi,
• XT veya 1-exact özelliğinin denetlenmesi,
• c-exact spektrumunun incelenmesi,
• Belirlenen eşik altında r-exact özelliğinin değerlendirilmesi,
• FRA öncesi ve sonrası sonuçların karşılaştırılması.

CPU yürütme yolu bütün modern ortamlarda temel seçenek olarak kullanılmaktadır. Tarayıcı ve donanım WebGPU işlevlerini desteklediğinde bazı ağır işlemler hızlandırılmış yola aktarılabilir. WebGPU kullanılamazsa uygulama uyumlu yürütme yoluna geri dönmekte ve istenen modla gerçekten kullanılan modu raporlamaktadır.

`(max,+)` zamanlama ve Takagi–Sugeno bulanık modülü

8. ve 20. sayfalardaki `(max,+)`/Fuzzy modülü, yapısal ayrıştırmadan yerel zamanlama ve bulanık denetim çıktısı üretmeyi amaçlamaktadır. Kullanıcı arayüzünde Petri, XT, durum-makinesi bileşeni, max-plus ve Takagi–Sugeno aşamaları ayrı sekmelerle gösterilmektedir.

Modül aşağıdaki türde girdiler içermektedir:

• Fuzzy exact-transversal için alfa-kesim seviyesi ve tarama adımı,
• Varsayılan yer gecikmeleri ve yere özgü gecikme haritası,
• Eşzamanlılık, çatışmasızlık, zaman, kuplaj ve yeniden yapılandırma ağırlıkları,
• Kuplaj veya max-plus sınırları,
• Deneysel MPC ufku gibi araştırma parametreleri.

Amaç, bulanık kural tabanını tamamen elle yazmak yerine eşzamanlılık, çatışma, kuplaj, zamanlama ve yeniden yapılandırma gibi yapısal tanımlayıcılardan kural öncülleri türetmektir. Ancak çalışma bu kuralların gerçek bir endüstriyel tesiste kapalı çevrim kontrol başarısını ölçmemiştir. Üretilen çıktılar v1.0.0’da araştırma, karşılaştırma ve raporlama artefaktlarıdır.

Yazılım mimarisi

4. ve 22. sayfalardaki mimari diyagram, yazılımı beş teknik katmana ayırmaktadır:

v1.0.0 sertleştirme sürecinin önemli hedeflerinden biri, algoritmik mantığın büyük tarayıcı denetleyicisinden test edilebilir src/core/ modüllerine taşınmasıdır. Makale bu geçişin devam ettiğini ve bazı kullanıcı arabirimiyle ilişkili mantığın hâlâ büyük tarayıcı denetleyicisinde bulunduğunu açıkça belirtmektedir.

Yeniden üretilebilirlik altyapısı

Depo, yazılım makalesindeki ana iş akışını tekrar etmek amacıyla aşağıdaki bileşenleri içermektedir:

• Deterministik PNH örnekleri ve beklenen referans çıktılar,
• Node.js birim ve bütünleşme testleri,
• Playwright tabanlı Chromium tarayıcı testleri,
• Geçersiz içe aktarma kontrolleri,
• P-değişmezi, seçim hipergrafı ve XTREC iş akışı testleri,
• SFC/max-plus veri sentezi testleri,
• CPU/WebGPU yürütme modu kaydı,
• CSV ve LaTeX rapor dışa aktarma araçları.

Makalede önerilen temel inceleyici komutları şunlardır:

npm ci
npm run ci
php -S 127.0.0.1:8000

Tarayıcı duman testleri için ayrıca:

npx playwright install chromium
npm run test:browser

komutları verilmektedir. Bu komutlar çalışmanın bildirdiği inceleyici iş akışıdır; yüklenen preprint değerlendirilirken ayrı bir kurulum ve çalıştırma deneyi yapılmamıştır.

Üç yeniden üretilebilir örnek

Örnekler kasıtlı olarak küçük tutulmuştur. Bu durum sonuçların elle incelenmesini kolaylaştırırken, büyük endüstriyel modellerde performans ve bellek kullanımına ilişkin kanıt üretmemektedir.

Şekiller ne gösteriyor?

• Şekil 1: Tarayıcı, Web Worker, çekirdek modül, sunucu yardımcıları ve yeniden üretilebilirlik katmanlarından oluşan yazılım mimarisi.
• Şekil 2: Petri ağı yüklendikten sonra P-değişmezlerinin ve seçim hipergrafının hesaplandığı bütünleşik analiz paneli.
• Şekil 3: FRA öncesinde 7 × 7 ve 21 insidans içeren hipergrafın, FRA sonrasında 3 × 3 ve üç insidansa düşürülmesi.
• Şekil 4: Renkli hiperkenarlar, transversal araçları ve XT/c-exact/r-exact denetimleri içeren manuel hipergraf düzenleyicisi.
• Şekil 5: Yerel max-plus zamanlama, alfa-kesim ve yapısal Takagi–Sugeno kural üretim parametrelerini içeren araştırma modülü.
• Şekil 6: PNH kitaplığı profilleme, temsilî örnek seçimi, CPU/WebGPU süreleri ve kullanılan yürütme modunu gösteren benchmark paneli.

Çalışmanın desteklediği sonuçlar

• Petri ağı analizi ile seçim hipergrafı analizinin aynı tarayıcı ortamında birleştirilebildiği gösterilmiştir.
• P-değişmezleri, durum-makinesi bileşenleri, FRA, transversal ve XTREC adımları için bütünleşik bir araştırma hattı sunulmuştur.
• Petri ağına bağlı olmayan kuramsal hipergraflar manuel olarak çizilip analiz edilebilmektedir.
• Yazılım küçük deterministik örnekler, beklenen çıktılar ve tarayıcı testleriyle birlikte yayımlanmıştır.
• WebGPU yolu mevcut olduğunda gerçekten kullanılabilmekte, desteklenmediğinde geri dönüş modu raporlanabilmektedir.
• Yapısal ayrıştırma sonuçlarından max-plus ve bulanık kural artefaktı üretmeye yönelik deneysel bir yol oluşturulmuştur.
• Yazılımın v1.0.0 sürümü MIT lisanslı, kaynak kodu erişilebilir ve akademik olarak atıf verilebilir bir araştırma anlık görüntüsü olarak hazırlanmıştır.

Çalışmanın kanıtlamadığı sonuçlar

• POOH’un bütün Petri ağı analiz araçlarından daha hızlı veya daha doğru olduğu gösterilmemiştir.
• WebGPU’nun küçük örneklerde hızlanma sağladığı gösterilmemiştir; bildirilen deneylerde GPU yolu daha yavaştır.
• Büyük ölçekli üretim sistemlerinde hesaplama süresi ve bellek ölçeklenebilirliği kanıtlanmamıştır.
• Üretilen ayrıştırmaların güvenlik-kritik bir PLC veya endüstriyel kontrolcüye otomatik olarak aktarılabileceği gösterilmemiştir.
• Max-plus ve Takagi–Sugeno çıktılarının gerçek bir proseste kapalı çevrim performansı ölçülmemiştir.
• v1.0.0 sürümünde PNML desteği bulunmamaktadır.
• Yazılım bağımsız bir belgelendirme veya güvenlik sertifikasyonundan geçirilmemiştir.
• Tek donanım ve tarayıcı ortamındaki benchmark sonuçları farklı GPU ve işletim sistemlerine genellenemez.

Çalışmanın Yöntemi ve Bulguları

Çalışma tasarımı

Bu yayın, klasik anlamda katılımcı, saha veya fiziksel kontrol deneyi içeren bir araştırma değildir. Yöntem; yazılım mimarisinin tanımlanması, işlevsel modüllerin sunulması, küçük deterministik örneklerin çalıştırılması, otomatik test altyapısının açıklanması ve CPU–WebGPU yürütme yollarının ölçülmesine dayanmaktadır.

Doğrulama dört düzeyde ele alınmıştır:

1. Yapısal işlev doğrulaması: PNH içe aktarma, P-değişmezi, seçim hipergrafı, FRA ve XTREC.
2. Yeniden üretilebilir örnekler: Üç küçük Petri ağı ve beklenen referans çıktılar.
3. Otomatik yazılım testleri: Node.js, Playwright ve sürekli bütünleşme komutları.
4. Yürütme yolu benchmarkı: CPU ile gerçek WebGPU yolunun aynı küçük örneklerde karşılaştırılması.

Yazılım metadata’sı

CPU ve WebGPU karşılaştırma yöntemi

Üç kamuya açık küçük örnekte Martinez–Silva P-değişmezi hesabı ve XTREC denetimi ölçülmüştür. Her CPU/CPU ve WebGPU/WebGPU yapılandırması on kez tekrarlanmıştır. Çalışma, toplam 120 başarılı yürütme bildirmektedir.

Test sistemi:

• Apple M5 işlemcili MacBook Pro,
• 10 CPU çekirdeği,
• 24 GB birleşik bellek,
• macOS 27.0 beta 3,
• Google Chrome 150.

Hız oranı, CPU süresinin WebGPU süresine bölünmesiyle ifade edilmektedir:

\[ x_{\mathrm{CPU}}=\frac{t_{\mathrm{CPU}}}{t_{\mathrm{WebGPU}}} \]

Birden küçük değerler WebGPU yolunun CPU’dan daha uzun sürdüğünü göstermektedir.

Benchmark sonuçları

Altı karşılaştırmanın tamamında CPU yürütmesi daha hızlıdır. Martinez–Silva hesabında WebGPU süreleri CPU sürelerinin yaklaşık 7,7–10,8 katı; XTREC’te yaklaşık 9–18 katı düzeyindedir. Araştırmacılar bunu küçük problemlerde GPU başlatma ve veri aktarım maliyetinin asıl hesaplamadan daha yüksek olmasıyla açıklamaktadır.

Bu sonuçlar, WebGPU kod yolunun gerçekten çalıştığını ve yürütme modunun kaydedilebildiğini desteklemektedir. Büyük modellerde GPU’nun hız sağlayacağını kanıtlamamaktadır. Bunun için problem boyutunun sistematik artırıldığı, bellek aktarımının ayrı ölçüldüğü ve farklı GPU’ların karşılaştırıldığı deneyler gerekir.

Yazılım testlerinin kapsamı

Tarayıcı duman testi aşağıdaki işlemleri zincir halinde yürütmektedir:

• Yerel PHP uygulamasını başlatma,
• Yeniden üretilebilir bir PNH örneğini içe aktarma,
• P-değişmezlerini hesaplama,
• Seçim hipergrafını oluşturma ve çizme,
• XTREC çalıştırma,
• SFC/max-plus verisi sentezleme,
• Geçersiz dosya içe aktarımını denetleme,
• CPU/WebGPU metadata’sını raporlama.

Bu testler iş akışının yazılım sürümleri arasında bozulmasını önlemek için yararlıdır. Bununla birlikte otomatik testin başarıyla tamamlanması, uygulanan bütün kuramsal algoritmaların matematiksel olarak bağımsız biçimde kanıtlandığı anlamına gelmez.

Güçlü yönler

• Petri ağı ile hipergraf analizini aynı arabirimde birleştirmesi.
• Ara sonuçları görsel ve sayısal biçimde birlikte sunması.
• FRA öncesi-sonrası karşılaştırmayı doğrudan göstermesi.
• Otomatik üretim ve manuel kuramsal hipergraf iş akışlarını birlikte desteklemesi.
• Çekirdek algoritmaları test edilebilir JavaScript modüllerine ayırması.
• Deterministik örnekler, beklenen çıktılar ve tarayıcı testleri sunması.
• İstenen ve gerçekten kullanılan GPU modunu ayrı kaydetmesi.
• Açık kaynak, MIT lisanslı ve sürümlenmiş bir araştırma artefaktı sağlaması.
• Finansman, çıkar çatışması ve üretken yapay zekâ kullanımı beyanlarını açıkça vermesi.

Sınırlılıklar ve sürüm tutarsızlıkları

• Çalışma hakem değerlendirmesinden geçmemiş bir preprinttir.
• Benchmark örnekleri yalnız iki ila dört yer ve geçiş içermektedir.
• Ölçümler tek bilgisayar, işletim sistemi ve tarayıcı yapılandırmasıyla sınırlıdır.
• Büyük model, bellek tüketimi ve uzun süreli kullanım testi sunulmamıştır.
• Başka Petri ağı araçlarıyla doğruluk veya performans karşılaştırması yapılmamıştır.
• Benchmark çalışma kitabı yüklenen belgeyle birlikte sunulmamıştır.
• Tam ekran görüntülerinde beta sürüm etiketi görülürken değerlendirme v1.0.0 sürümüne atfedilmektedir.
• GitHub README dosyasındaki Zenodo DOI notu, makaledeki arşivlenmiş sürüm bilgisiyle eşzamanlı güncellenmemiştir.
• Yazılımın resmî citation metadata’sı tek yazılım yazarı içerirken makale iki yazarlıdır; yazılım ve makale yazarlığı ayrı belirtilmelidir.
• PNML desteği v1.0.0’da değil, sonraki geliştirme hattındadır.
• Üçüncü taraf PNH kitaplıklarının tamamı lisans durumu nedeniyle kamuya açık sürüme eklenmemiştir.
• Max-plus ve Takagi–Sugeno yolu erken aşamadadır ve endüstriyel doğrulama içermemektedir.
• Kalan kullanıcı arabirimi mantığının tamamı yeniden kullanılabilir çekirdek modüllere taşınmamıştır.
• Güvenlik-kritik endüstriyel kullanım için sertifikasyon veya tehlike analizi bulunmamaktadır.

Türkiye’de doğrulama için önerilen adımlar

1. Üniversite ve sanayi ortaklığıyla Türkçe Petri ağı örnek koleksiyonu hazırlanması.
2. Gerçek üretim hatlarından anonimleştirilmiş PNH veya PNML modellerinin toplanması.
3. PNML içe ve dışa aktarmanın kararlı sürümde doğrulanması.
4. PLC ve SFC mühendislik araçlarıyla çıktı karşılaştırması yapılması.
5. Yüzlerce ve binlerce yer-geçiş içeren modellerde süre ve bellek ölçekleme deneyleri gerçekleştirilmesi.
6. Farklı NVIDIA, AMD, Intel ve Apple GPU’larında WebGPU karşılaştırması yapılması.
7. Hesaplanan transversalların bağımsız hipergraf kütüphaneleriyle çapraz doğrulanması.
8. Üretilen max-plus ve Takagi–Sugeno modellerinin fiziksel veya donanım döngüde kontrol deneylerinde sınanması.
9. Türkçe kullanıcı arabirimi, öğretim kılavuzu ve örnek laboratuvar föylerinin hazırlanması.

Kaynak ve Yöntem Notu

Çalışmanın tam özgün adı: POOH: A research software platform for Petri-net-based concurrent control systems and XT/R-exact hypergraph decomposition

Yazarlar: Łukasz Stefanowicz; Marcin Witczak.

Yazar sıralaması: Łukasz Stefanowicz birinci, Marcin Witczak ikinci yazardır.

Eş birinci yazar: Eş katkı veya eş birinci yazar beyanı incelenen sürümde yer almamaktadır.

Sorumlu yazar: Łukasz Stefanowicz. Yazar adındaki yıldız işareti ve kurumsal iletişim adresi sorumlu yazarı göstermektedir.

Kurumlar:

• Łukasz Stefanowicz — Institute of Engineering and Technical Sciences, State University of Applied Sciences in Głogów, Głogów, Poland.
• Marcin Witczak — Institute of Control and Computational Engineering, University of Zielona Góra, Zielona Góra, Poland.

Makale DOI’si:10.2139/ssrn.7193125

Dergi: Çalışma SoftwareX araştırma yazılımı makalesi biçiminde hazırlanmış ve metinde “SoftwareX release” ifadesi kullanılmıştır. Ancak hakem süreci tamamlanmış yayımlanmış SoftwareX kaydı veya dergi DOI’si incelenen sürümde yer almamaktadır.

Yayınevi: Kesinleşmiş nihai dergi yayınevi bilgisi bulunmamaktadır.

Yayın platformu: SSRN.

Yayın yılı: 2026.

Kaynak türü: Açık kaynak kod, örnekler, test altyapısı, küçük benchmark deneyleri ve yeniden üretilebilirlik materyalleri içeren araştırma yazılımı preprinti.

Hakemlik durumu: Çalışma hakem değerlendirmesinden geçmemiştir.

Resmî makale kaydı:SSRN çalışma sayfası.

Yazılımın tam adı: POOH — Power Objects of Hypergraphs.

Arşivlenen yazılım sürümü: v1.0.0.

Sürüm tarihi: 13 Temmuz 2026.

Kaynak kod:GitHub v1.0.0 sürüm ağacı.

Yazılım sürüm DOI’si:10.5281/zenodo.21341387.

Yazılım kavram DOI’si:10.5281/zenodo.21341386. Kavram DOI’si arşivlenen bütün sürümlere yönelmek üzere belirtilmiştir.

Yazılım lisansı: MIT License.

Programlama dilleri ve araçlar: JavaScript, PHP, HTML, CSS/SVG, Web Workers, Node.js, Playwright ve isteğe bağlı WebGPU/WebGL tarayıcı hızlandırması.

Kurulum gereksinimleri: PHP 8.1 veya üzeri, Node.js 18 veya üzeri, npm ve modern bir tarayıcı. Tarayıcı testleri için Playwright/Chromium kullanılmaktadır.

ORCID: ORCID bilgileri incelenen preprintin yazar bölümünde yer almamaktadır.

Finansman: Araştırmacılar kamu, ticari veya kâr amacı gütmeyen finansman kuruluşlarından özel bir hibe alınmadığını belirtmiştir.

Çıkar çatışması: Yazarlar çalışmayı etkileyebilecek bilinen mali çıkar veya kişisel ilişki bulunmadığını beyan etmiştir.

Üretken yapay zekâ beyanı: Araştırmacılar yazılım dokümantasyonu, makale düzeni ve dil taslağını desteklemek amacıyla OpenAI ChatGPT ve Codex kullandıklarını; içeriği gözden geçirip düzenlediklerini ve nihai sorumluluğu üstlendiklerini açıklamıştır.

Veri ve yazılım erişimi: Kaynak kod, dokümantasyon, örnekler ve yeniden üretilebilirlik betikleri kamuya açık v1.0.0 GitHub sürümünde sunulmaktadır. Üçüncü taraf PNH kitaplıkları, yeniden dağıtım izinleri doğrulanmadıkça kamu artefaktına dâhil edilmemiştir.

Benchmark yardımcı dosyası: Makale 120 başarılı çalıştırmayı özetleyen bir çalışma kitabının yardımcı materyal olarak sağlandığını belirtmektedir. Bu çalışma kitabı yüklenen dosyalar arasında yer almadığından bağımsız olarak incelenmemiştir.

Bu Türkçe açıklama, yüklenen 22 sayfalık çalışmanın metni, tabloları, yazılım mimarisi, arabirim ekranları, hipergraf çizimleri, FRA karşılaştırması, benchmark sonuçları ve kaynakçası incelenerek hazırlanmıştır. Bilimsel ve teknik içeriğe çalışma dışında yeni bir performans sonucu eklenmemiştir. Dış kaynaklar yalnızca yazarların kurumsal bağlantılarının, SSRN makale kaydının ve resmî v1.0.0 GitHub metadata’sının bibliyografik doğrulanması amacıyla kullanılmıştır.

POOH v1.0.0, araştırmacıların Petri ağı ve hipergraf ayrıştırma deneylerini yeniden üretmesine yardımcı olan erken aşama bir bilimsel yazılımdır. Benchmark sonuçları GPU hızlandırma üstünlüğü göstermemekte, `(max,+)` ve bulanık kontrol çıktıları fiziksel tesislerde doğrulanmış denetleyiciler oluşturmamaktadır. Yazılımın gerçek üretim sistemlerinde kullanımı için daha büyük model testleri, bağımsız algoritma doğrulaması, standart veri biçimleri, güvenlik analizi ve saha deneyleri gereklidir.