Tek modelli montaj hattı dengeleme problemlerinin çözülmesi için çok amaçlı genetik algoritma tasarımı
Multi objective genetic algorithm design for single model assembly line balancing problem
- Tez No: 152223
- Danışmanlar: PROF. DR. MURAT DİNÇMEN, YRD. DOÇ. DR. MURAT BASKAK
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Endüstri ve Endüstri Mühendisliği, Industrial and Industrial Engineering
- Anahtar Kelimeler: Çok amaçlı genetik algoritma, Montaj hattı dengeleme, Genetik İşlemciler, Multi-objective genetic algorithm, Assembly line balancing, Genetic operators
- Yıl: 2004
- Dil: Türkçe
- Üniversite: İstanbul Teknik Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Endüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: 197
Özet
TEK MODELLİ MONTAJ HATTI DENGELEME PROBLEMLERİNİN ÇÖZÜLMESİ İÇİN ÇOK AMAÇLI GENETİK ALGORİTMA TASARIMI ÖZET Bu araştırmada çok amaçlı, tek modelli montaj hattı dengeleme problemleri üzerinde çalışılmıştır. Montaj hattı dengeleme problemi, polinom yapılı olmayan çözümü zor (NP-hard) kombinatoryal bir optimizasyon problemi olduğundan, büyük ölçekli problemlerin çözülmesi için sezgisel yaklaşımlara gereksinim duyulmaktadır. Stokastik arama teknikleri olarak bilinen genetik algoritmaların bazı kombinatoryal optimizasyon problemlerinin çözümünde etkili oldukları kanıtlanmıştır. Bu araştırmada tek modelli basit montaj hattı dengeleme probleminin çok amaç durumunda çözümü için iki yeni genetik algoritma sunulmaktadır. Çalışmada, proje çizelgeleme problemleri için tasarlanmış genetik algoritmalardan alınan etkin genetik işlemciler montaj hattı dengeleme problemlerine uyarlanmıştır. Bu işlemcilerin yanı sıra, araştırmada yeni bir mutasyon işlemcisi geliştirilmiştir. Geliştirilen genetik algoritmalar, beş montaj hattı dengeleme sezgisel yaklaşımı olan konum ağırlıklı dengeleme, Moodie- Young, Hoffmann öncelik diyagramı, en geniş küme ve COMSOAL yöntemleri ile kıyaslanmıştır. Daha iyi çözüm arayabilme yeteneğini arttırabilmek için tüm sezgisellere ve genetik algoritmalara, Moodie-Young yönteminin denge düzenlemesi aşaması uygulanmıştır. Yöntemlerin etkinliklerinin kıyaslanabilmesi için 36 problem oluşturulmuştur ve her problem üç farklı çevrim süresi ile kullanılmıştır. Araştırmanın sonunda, tasarlanan genetik algoritmalardan biri olan GA 2 yöntemi tüm performans ölçütleri bakımından en iyi sonuçları vermiştir.
Özet (Çeviri)
MULTI OBJECTIVE GENETIC ALGORITHM DESIGN FOR SINGLE MODEL ASSEMBLY LINE BALANCING PROBLEM SUMMARY This research considers a single model assembly line balancing problem with multiple objectives. Since assembly line balancing is an NP-hard combinatorial optimization problem, a heuristic method is needed to solve the large-scale problem. A stochastic search technique known as the genetic algorithm has been proven effective in many combinatorial optimization problems. This research presents two new genetic algorithms for solving the single model assembly line balancing problem with multiple objectives. Efficient genetic operators taken from the genetic algorithms which are designed for the project scheduling problems are adapted to the assembly line balancing problem. Besides, a new mutation operator is developed and used in the research. The developed genetic algorithms are compared with five assembly line balancing heuristics, namely, ranked positional weight, Moodie-Young, Hoffmann precedence diagram, largest cluster and COMSOAL heuristic methods. To improve the capability of searching good solutions, the trade and transfer phase of the Moodie- Young method is applied to all heuristics and the genetic algorithms. For the comparative evaluation, 36 problems are generated, and used with three different cycle times. One of the proposed genetic algorithms - named GA 2 in the research - performed best in all the performance measures.
Benzer Tezler
- Takım çalışması esaslı demontaj hattı işgören atama ve dengeleme problemi için oyun teorisi odaklı yaklaşımlar
Game theory-oriented approaches for multi-manned disassembly line worker assignment and balancing problem
YILDIZ KÖSE
Doktora
Türkçe
2023
Endüstri ve Endüstri Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiEndüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. EMRE ÇEVİKCAN
DR. ÖĞR. ÜYESİ SİNAN ERTEMEL
- Tek model montaj hatlarının dengelenmesi ve bir uygulama
Simple assembly line balancing and an applied study
KAMİL TAŞKIN
- Tek modelli deterministik montaj hattı dengeleme problemlerine genetik akgoritma ile çözum yaklaşımı
Single model deterministic assembly line balancing using genetic algoritna
RAŞİT ÖZKAN
Yüksek Lisans
Türkçe
2003
Endüstri ve Endüstri Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiEndüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı
YRD. DOÇ. DR. MURAT BASKAK
- Tek modelli deterministik U-tipi montaj hattı dengeleme probleminin değişken komşu arama yöntemi ile çözümü
Solution of the single model deterministic U-type assembly line balancing problem with variable neighborhood search algorithm
MAMMAD TANRIVERDIYEV
Yüksek Lisans
Türkçe
2014
Endüstri ve Endüstri MühendisliğiSelçuk ÜniversitesiEndüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı
YRD. DOÇ. DR. İSMAİL KARAOĞLAN
- Bakteriyel besin arama optimizasyonu algoritması ile montaj hattı dengeleme
Assembly line balancing by bacterial foraging optimization algorithm
YAKUP ATASAGUN
Yüksek Lisans
Türkçe
2010
Endüstri ve Endüstri MühendisliğiSelçuk ÜniversitesiEndüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. YAKUP KARA