Single machine scheduling with modern heuristic techniques
Modern sezgisel yöntemler ile tek makine çizelgelemesi
- Tez No: 138794
- Danışmanlar: YRD. DOÇ. DR. LATİF SALUM
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Endüstri ve Endüstri Mühendisliği, Industrial and Industrial Engineering
- Anahtar Kelimeler: Çizelgeleme, sezgisel yöntemler, genetik algoritma, Scheduling, heuristic techniques, genetic algorithm
- Yıl: 2003
- Dil: İngilizce
- Üniversite: Dokuz Eylül Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Endüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: 130
Özet
ÖZET Çizelgeleme, üretim ortamlarında karşılaşılan önemli problemlerden biridir. Son yıllardaki eğilime bakıldığında, en çok uygulanan çizelgeleme modellerinin modern sezgisel yöntemler olduğu görülmektedir. Bu çalışmada, çizelgeleme problemleri modern sezgisel yöntemler açısından incelenmiş ve özellikle genetik algoritmalar (GA) üzerinde durulmuştur. Çalışmanın uygulama bölümünde, plastik parçaların döküm işlemini yapan tek makinalı bir üretim sisteminde grup bazlı çizelgeleme problemi için genetik algoritma ile desteklenen bir model sunulmaktadır. Farklı hacimlere ve biçimlere sahip olan, ancak üretim süreci gereği birarada işlenen bu ürünlerde en büyük kayıp hazırlık zamanlarından kaynaklanmaktadır. Boyutların farklılığı, birarada üretilebilen ürün sayısını da etkilemektedir ve bu durumda makina faydalanma oranlan da etkili olmaktadır. Çalışmada anlatılan çizelgeleme modeli, bu iki kritik amaç üzerinde yoğunlaşmakta ve böylece çok amaçlı bir çizelgeleme modeli niteliği taşımaktadır. Genetik algoritmaların en önemli parçası olan amaç fonksiyonunda (GA terminolojisinde değerlendirme ya da uygunluk fonksiyonu) literatürde genelde tek amaç üzerinde durulmakta ve amaç değerlerine göre oransal olarak ifade edilmektedir. Bu da daha az bilgiyle çizelge geliştirilmesine neden olmaktadır. Bu çalışmada geliştirilen amaç fonksiyonu, ele alman bileşenlerin normalize edilmiş sıra numaralan (toplam hazırlık süresi, grup hacmi, ürün sipariş miktarlarının grup içerisindeki değişkenliği) üzerinde ayırma analizi yapılarak elde edilmiştir. Analiz sonucunda her bir bileşenin grupların önceliği üzerindeki ağırlıklan elde edilmiş ve bu değerler katsayı olarak kullanılarak tek bir amaç fonksiyonu elde edilmiştir. Bu fonksiyonla birlikte çaprazlama ve mutasyon operatörleri kullanılarak, başanlı bir çizelgeye ulaşılmıştır. Başlangıç populasyonunun oluşturulması ve algoritmanın çalıştırılması için MS-Access ortamı ve Visual Basic modülünden yararlamlmıştır.
Özet (Çeviri)
IV ABSTRACT Scheduling is an important problem in manufacturing environment. Many techniques have been generated for these kinds of problems, and in recent years, modern heuristic techniques are the mostly used of them. In this study, scheduling problems are examined in terms of modern heuristic techniques, and a genetic algorithm (GA) was used for developing a model. This model is a group-based scheduling problem on single machine - rotational molding process of plastic parts. Since the products have different shapes and volumes, being processed on the same machine, the major loss of the system is the set up times. Furthermore, the machine utilization is the other critical measure, because of differences in dimensions that have an impact on the number of parts produced in the same group. The scheduling algorithm developed especially focuses on these two critical objectives; therefore the problem can be defined as a multi-objective scheduling. The most important part of a genetic algorithm is the objective function, which is called“evaluation function”in GA terminology; the other properties of GAs are similar to each other. In literature, most evaluation functions are based upon only one objective and include relatively less information. In this study, discriminant analysis on normalized rank values generates the evaluation function. First of all, terms in objectives (variation of setup time within the group, total volume, process time/ setup time) are ranked according to the appropriate sequence, and to eliminate the effect of size of ranks, ranks are normalized by their own mean rank value. At the end of the analysis, sequence weights of each term of objectives are obtained, then these weights are used as coefficients of terms in the objective function. Finally, by using this function as priority, and the operators“crossover”and“mutation”, the best sequences of groups are obtained and a successful schedule is developed. MS-Access and its Visual Basic Module are used for creation of the initial population and execution of the algorithm.
Benzer Tezler
- Çok objektifli esnek atölye çizelgeleme problemlerinin sezgisel yöntemlerle modellenmesi, analizi ve çözümü
Modeling, analyzing and solving multiple-objective flexible job-shop scheduling problems by using meta-heuristic algorithms
LALE ÖZBAKIR
- Hücresel imalatın başlangıç aşamaları için uzman sistem yaklaşımı
An Expert systems approach to the early stages of cellular manufacturing systems design
UFUK CEBECİ
- New solution techniques for no-wait permutation flowshop scheduling problems
Beklemesiz permütasyon akış tipi çizelgeleme problemleri için yeni çözüm teknikleri
DAMLA YÜKSEL
Doktora
İngilizce
2024
Endüstri ve Endüstri MühendisliğiYaşar ÜniversitesiEndüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. LEVENT KANDİLLER
- Single CNC machine scheduling with controlleable processing times and multiple due dates
Kontrol edilebilir üretim zamanları ve birden çok teslim tarihi varlığında CNC takım tezgahı çizelgelemesi
MEHMET OĞUZ ATAN
Yüksek Lisans
İngilizce
2004
Endüstri ve Endüstri Mühendisliğiİhsan Doğramacı Bilkent ÜniversitesiEndüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ.DR. MEHMET SELİM AKTÜRK
- Simulation based optimization using simulated annealing for dynamic scheduling of parallel machines with a common server
Ortak sunuculu paralel makinelerin dinamik çizelgelemesi için tavlama benzetimi tabanlı simülasyon optimizasyonu
ALPER HAMZADAYI
Doktora
İngilizce
2014
Endüstri ve Endüstri MühendisliğiDokuz Eylül ÜniversitesiEndüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı
YRD. DOÇ. DR. GÖKALP YILDIZ
