Geri Dön

Çizelgeleme problemlerinin çözümlenmesinde genetik algoritma yaklaşımı

A Genetic algorithm approach in solving scheduling problems

  1. Tez No: 134528
  2. Yazar: EVRİM GÜLDOĞAN
  3. Danışmanlar: PROF. DR. BAHAR KARAOĞLAN
  4. Tez Türü: Yüksek Lisans
  5. Konular: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Computer Engineering and Computer Science and Control
  6. Anahtar Kelimeler: Çizelgeleme, Genetik Algoritmalar, Scheduling, Genetic Algorithms
  7. Yıl: 2003
  8. Dil: Türkçe
  9. Üniversite: Ege Üniversitesi
  10. Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Uluslararası Bilgisayar Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
  13. Sayfa Sayısı: 105

Özet

V ÖZET ÇİZELGELEME PROBLEMLERİNİN ÇÖZÜMLENMESİNDE GENETİK ALGORİTMA YAKLAŞIMI GÜLDOĞAN, Evrim Yüksek Lisans Tezi, Uluslararası Bilgisayar Enstitüsü, Ağ Teknolojileri Bölümü Tez Yöneticisi: Prof. Dr. Bahar Karaoğlan Şubat 2003, 91 sayfa Üretimin, zaman, kaynak gibi kısıtlar ve süre, maliyet gibi hedefler doğrultusunda gerçekleştirilmesinin gerektiği her ortamda çizelgeleme problemi vardır. Çizelgeleme problemleri, optimum çözümü zor olan, çoğunlukla, tüm kısıt ve hedeflerin karşılandığı bir çözümün bulunmasının mümkün olmadığı problemlerdir. Bu durumlarda optimum ya da optimuma yakın çözümlerin bulunması yeterli sayılabilir. Çizelgeleme problemlerinin çözümlemesinde bir çok yöntem denenmiştir ve bu konudaki çalışmalar halen devam etmektedir. Çözümlemede etkin bir yöntemin kullanılmasının organizasyon ve işletmeler için büyük önem taşıması, farklı yöntemlerin araştırılması ve mevcut yöntemlerin geliştirilmesi talebini doğurmaktadır. İyi bir çözüm yöntemi, işletmenin ürün kalitesi ve karlılığı üzerinde önemli bir etkiye sahiptir. Bu çalışmada, Say Reklamcılık şirketinin reklam panoları imalatı çizelgeleme problemi incelenmiş; problemin çözümü, kromozom yapısı üzerinde temsil edilmiştir. Problemin çözümü için geliştirilen genetik algoritma yöntemi birden fazla işleme biçimini, zaman değişkenli işleme biçimi uygunsuzluklarını desteklemektedir. İşin tanımında, ardışık işlerde, önceki işin bir kısmı tamamlandıktan sonra bir sonraki işinbaşlamasına izin verilebiliyorsa, çözüm yöntemi bunu dikkate alabilmekte ve birden fazla hedefi birarada değerlendirebilmektedir. Geliştirilen çözüm yönteminde çoklu sayıda genetik operatörler tasarlanmıştır. Farklı genetik operatörler ve genetik parametrelerden oluşturulan kombinasyonlar kullanılarak seçilmiş proje üzerinde deneyler yapılmıştır. Kombinasyonların gelişimi incelenerek genetik operatörlerin ve genetik parametrelerin çözüme etkileri incelenmiş ve problemimiz için en uygun sonucu veren kombinasyon belirlenmiştir.

Özet (Çeviri)

vn ABSTRACT A GENETIC ALGORITHM APPROACH IN SOLVING SCHEDULING PROBLEMS GULDO?AN, Evrim MSc. Thesis in International Computer Institute Network Technologies Department Supervisor: Prof. Dr. Bahar Karaoğlan February 2003, 91 pages Scheduling problems are subject to every area, where manufacturing must be directed by time, resource constraints and cost and duration objectives. They are known as one of the NP-Hard problems. To find a solution in which every constraint and objective is satisfied might not be possible. In most cases optimum or near-optimum solutions are acceptable. A wide range of solution methods have been tried to solve the scheduling problems and it is still an active research area. Using an effective method for solving the problem is extremely important for organizations. This reveals the need for new methods and devolopments. An effective scheduling plays a crucial role in product quality and profitability. In this work, an advertisement panel manufacturing scheduling problem in Say Reklamcılık has been analysed. The probable solutions for the problem are represented as chromosomes. The genetic algorithm method devoloped for solving the problem, supports multiple execution styles and time-varying resource unavailabilites. The method is able to handle situations where subsequent jobs are allowed to start after the preceding jobs are totally or partially executed. Satisfaction of multiple objectives are considered in the solution.In the solution method, multiple genetic operators are defined. An interactive interface, where user can select the required operators to form a solution method, has been devoloped. Experiments, using different combinations, constructed from the variety of genetic operators and genetic parametres, have been done on the selected project. The effect of the genetic operators and genetic parametres on the solution have been analysed by examining the different combinations' behaviour. The combinations are assessed based on their genetic operators and genetic parameters.

Benzer Tezler

  1. Parallel machine scheduling to minimize total cost functions

    Paralel makina çizelgelemesinde toplam maliyet fonksiyonlarının enazlanması

    MERAL AZİZOĞLU

    Doktora

    İngilizce

    İngilizce

    1994

    Endüstri ve Endüstri MühendisliğiOrta Doğu Teknik Üniversitesi

    Endüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. ÖMER KIRCA

  2. A matheuristic approach for the liner ship scheduling and container routing problem with transit time sensitive demand

    Taşıma sürelerine duyarlı tarifeli gemi çizelgeleme ve konteyner rotalama problemi için matsezgisel bir yaklaşım

    ECE AKSEN

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2022

    Endüstri ve Endüstri MühendisliğiYeditepe Üniversitesi

    Endüstri ve Sistemler Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DR. ÖĞR. ÜYESİ SEMİH YALÇINDAĞ

    PROF. DR. DİLEK TÜZÜN AKSU

  3. İlkokullarda eğitici kol çalışmalarında karşılaşılan sorunlar

    Başlık çevirisi yok

    ÖMER ARSLANTAŞ

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    1989

    Eğitim ve ÖğretimÇukurova Üniversitesi

    Y.DOÇ.DR. ALİ TEMEL

  4. Neural network based optimization in production scheduling

    Üretim çizelgelemesinde yapay sinir ağlarına dayalı en iyileme

    DERYA EREN AKYOL

    Doktora

    İngilizce

    İngilizce

    2006

    Endüstri ve Endüstri MühendisliğiDokuz Eylül Üniversitesi

    Endüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. GÜNHAN MİRAÇ BAYHAN

  5. Hemşire çizelgeleme problemlerinin genetik algoritmalarla optimizasyonu ve bir uygulama

    Optimization of nurse scheduling problem with genetic algorithms and an application

    AHSEN KÜÇÜK

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2016

    EkonometriDokuz Eylül Üniversitesi

    Ekonometri Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. İPEK DEVECİ KOCAKOÇ