Bulanık iş ve teslim zamanlı akış tipi çizelgeleme problemi için çok amaçlı genetik algoritma
Multiobjective genetic algorithm for flowshop scheduling problem with fuzzy processing time and fuzzy due date
- Tez No: 155842
- Danışmanlar: PROF.DR. SERPİL EROL
- Tez Türü: Doktora
- Konular: Endüstri ve Endüstri Mühendisliği, Industrial and Industrial Engineering
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2004
- Dil: Türkçe
- Üniversite: Gazi Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Endüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: 189
Özet
BULANIK İŞ VE TESLİM ZAMANLI AKIŞ TİPİ ÇİZELGELEME PROBLEMİ İÇİN ÇOK AMAÇLI GENETİK ALGORİTMA (Doktora Tezi) İzzettin TEMİZ GAZİ ÜNİVERSİTESİ FEN BİLİMLERİ ENSTİTÜSÜ Eylül 2004 ÖZET Gerçek yaşam problemlerinin çoğu kararvericinin herhangi bir kararı vermeden önce birden fazla kriteri düşünmesini gerektirirken, çizelgeleme alanında yapılan çalışmaların pekçoğu sadece bir kriteri ele almıştır. Çizelgeleme literatürü çok kriterli çalışmalar ile ilgili araştırmaların esas olarak çok makinalı problemlerin zorluğu nedeniyle tek makinalı ve en çok iki makinalı problemler üzerinde odaklandığını göstermektedir. Bu çalışmada günümüz imalat sistemlerinde büyük öneme sahip /-makinalı akış tipi çizelgeleme probleminde işlem zamanları ve teslim tarihleri gibi zaman parametrelerinin belirsiz olduğu durum ele alınarak üretim tamamlanma zamanı, maksimum gecikme ve toplam akış zamanı amaçlarını eş zamanlı optimize eden genetik algoritma temelli çok amaçlı bir yaklaşım geliştirilmiştir. Akış tipi çizelgeleme için geliştirilen bulanık iş ve teslim zamanlı çok amaçlı genetik algoritma sonucunda amaç değerlerinin üyelik fonksiyonlarıyla ifade edildiği pareto optimal çözümler elde edilmektedir. Problem NP-zor problem olduğu için tüm pareto optimal çözümler ancak birerleme tekniği ile bulunabileceğinden algoritmanın etkinliği küçük boyutlu problemler kullanılarak gösterilmiştir. Geliştirilen algoritmanın tüm problemler için pareto optimal çözümleri bulabildiği görülmüştür. Küçük boyutlu problemler için etkin sonuçlar veren bu algoritmanın orta ve büyük boyutlu problemler için de etkin sonuçlar vereceği beklenmektedir. Genetik algoritmanın en iyi parametresetleri faktöriyel deney tasarımı ile belirlenmiştir. Algoritma dokuz farklı boyuttaki problemler üzerinde test edilerek orta ve büyük boyutlu problemler için makul zamanda pareto optimal çözümleri ürettiği gösterilmiştir. Bilim Kodu : 919 Anahtar Kelimeler : Akış tipi çizelgeleme, bulanık küme, pareto optimal, genetik algoritma Sayfa Adedi : 176 Tez Yöneticisi : Prof. Dr. Serpil EROL
Özet (Çeviri)
m MULTIOBJECTIVE GENETIC ALGORITHM FOR FLOWSHOP SCHEDULING PROBLEM WITH FUZZY PROCESSING TIME AND FUZZY DUE DATE (Ph.D. Thesis) İzzettin TEMİZ GAZI UNIVERSITY INSTITUTE OF SCIENCE AND TECHNOLOGY September 2004 ABSTRACT The majority of research on scheduling problems addresses only a single criterion while the majority real-life problems require the decision maker consider more than a single criterion for making a decision. The scheduling literature reveals that the research on multi-criteria is mainly focused on the single-machine or at most two-machine problems because of the difficulty of the multiple-machine problems. In this study, a problem instance with uncertain time parameters such as processing times and due dates in the m-machine flow shop scheduling problem, which has a big importance in nowadays manufacturing systems, is handled. Further a multiobjective approach based on genetic algorithm, optimizing fuzzy makespan, fuzzy maximum tardiness and fuzzy total flow time objectives simultaneously, is developed. A genetic algorithm is used for solving a multi objective problem with fuzzy processing times and fuzzy due dates. The algorithm is then developed for flowshop scheduling to obtain pareto optimal solutions. In this algorithm the values of the multiobjective function are expressed by membership functions. Since this problem is NP-hard, all pareto optimal solutions can be found by an enumerativealgorithm. Thus the effectiveness of the algorithm is illustrated by using small size problems. It is observed that the developed algorithm can find pareto optimal solutions for all size of problems. This algorithm gives effective results for small size problems, and therefore it is expected to produce effectiveIV results for larger size problems. The best parameter sets of the genetic algorithm are determined by using factorial design of experiment. Algorithm is tested on problems with nine different sizes and it is shown that the algorithm produces pareto optimal solutions for medium and large size problems in a reasonable amount of time. Science Code : 919 Key Words : Flow shop, fuzzy sets, pareto optimal, genetic algorithm Page Number : 176 Adviser : Prof. Dr. Serpil EROL
Benzer Tezler
- Çok amaçlı bulanık seri iş akışlı dal sınır algoritması
Multiobjective fuzzy flowshop branch bound algorithm
EZGİ KARAHASANOĞLU
Yüksek Lisans
Türkçe
2005
Endüstri ve Endüstri MühendisliğiGazi ÜniversitesiEndüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF.DR. SERPİL EROL
- Tersanelerde inşa edilecek gemi tipi seçiminde çok kriterli karar verme
Multi-criteria decision making for vessel type selection in shipyards
ORÇUN BALBAŞ
Yüksek Lisans
Türkçe
2019
Gemi MühendisliğiYıldız Teknik ÜniversitesiGemi İnşaatı ve Gemi Makineleri Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ EDA TURAN
- Enhancing warehouse efficiency through geographic information system and genetic algorithm
Coğrafi bilgi sistemleri ve genetik algoritma ile depo verimliliğinin artırılması
ONUR YÜREKLİ
Yüksek Lisans
İngilizce
2024
Mühendislik Bilimleriİstanbul Teknik ÜniversitesiGeomatik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ MUHAMMED ENES ATİK
- Seri iş akışlı çizelgeleme için bulanık dal-sınır algoritması
Başlık çevirisi yok
İZZETTİN TEMİZ
Yüksek Lisans
Türkçe
1998
Endüstri ve Endüstri MühendisliğiGazi ÜniversitesiEndüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. YALÇIN EROL
- Öğrenme etkili, bulanık işlem zamanlı ve bulanık teslim tarihli çizelgeleme problemi
Scheduling problem with fuzzy processing time, fuzzy due date and learning effect
MERVE KAYACI ÇODUR
Yüksek Lisans
Türkçe
2012
Endüstri ve Endüstri MühendisliğiAtatürk ÜniversitesiEndüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı
YRD. DOÇ. DR. VECİHİ YİĞİT