Dağıtım kaynakları planlamasında (DRP) sipariş büyüklük ve zamanlarının genetik algoritma ile belirlenmesi
Lot sizing and lot times with genetic algorithm in the distribution planning system (DRP)
- Tez No: 158603
- Danışmanlar: Y.DOÇ.DR. MEHPARE TİMOR
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: İşletme, Business Administration
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2004
- Dil: Türkçe
- Üniversite: İstanbul Üniversitesi
- Enstitü: Sosyal Bilimler Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: İşletme Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Sayısal Yöntemler Bilim Dalı
- Sayfa Sayısı: 133
Özet
ÖZ Bu tez çalışmasında, sipariş büyüklüklerinin belirlenmesinde kullanılan yöntemler incelenmiştir. Bu yöntemlere alternatif olarak, genetik algoritma ile sipariş büyüklüklerinin belirlenmesi yöntemi önerilmiştir. Optimizasyon problemlerinde uygulanan ve sadece amaç fonksiyonu gerektiren genetik algoritmanın uygulanması için öncelikle dağıtım planına ait matematiksel fonksiyon oluşturulmuştur. Genetik algoritmanın mevcut seçim, çaprazlama ve mutasyon operatörlerine ilaveten problemin yapısına uygun ve çözümü kolaylaştırıp hızlandıracak yeni operatörler geliştirilmiştir. Geleneksel yöntemler ve önerilen yöntem bir örnek problem üzerinde uygulanmış, sonuçlar karşılaştırılmıştır. Sonuçlar incelendiğinde geleneksel yöntemlerden en iyi sonucu veren yöntemlerle aynı sonuca ulaşıldığı görülmüştür. Genetik algoritmanın problem yapısındaki değişiklikler sonucunda, yapılması gereken ayarlamalar ve artan hesaplama güçlükleri açısından daha esnek bir yapıya sahip olduğu görülmüştür. ABSTRACT In this thesis, methods used to determine order quantity are examined. As an alternative to these methods, genetic algorithm is used to determine order quantity. In order to implement the method applied to optimization problems wich require only objective function, mathematical function related to the distributions plan is formed. New operators in addition to simple genetic algorithm's selection, crossover and mutation operators are developed to speed up the problem. Traditional methods and genetic algorithm is applied to the same problem and the results are compared. When the results are examined it is realised that the optimal solution found by the traditional methods is achieved. It is seen that genetic algorithm has a flexible structure in relation to the modifications made in the problem resulting changes in the problem and problem's computational complexity. 11
Özet (Çeviri)
ÖZ Bu tez çalışmasında, sipariş büyüklüklerinin belirlenmesinde kullanılan yöntemler incelenmiştir. Bu yöntemlere alternatif olarak, genetik algoritma ile sipariş büyüklüklerinin belirlenmesi yöntemi önerilmiştir. Optimizasyon problemlerinde uygulanan ve sadece amaç fonksiyonu gerektiren genetik algoritmanın uygulanması için öncelikle dağıtım planına ait matematiksel fonksiyon oluşturulmuştur. Genetik algoritmanın mevcut seçim, çaprazlama ve mutasyon operatörlerine ilaveten problemin yapısına uygun ve çözümü kolaylaştırıp hızlandıracak yeni operatörler geliştirilmiştir. Geleneksel yöntemler ve önerilen yöntem bir örnek problem üzerinde uygulanmış, sonuçlar karşılaştırılmıştır. Sonuçlar incelendiğinde geleneksel yöntemlerden en iyi sonucu veren yöntemlerle aynı sonuca ulaşıldığı görülmüştür. Genetik algoritmanın problem yapısındaki değişiklikler sonucunda, yapılması gereken ayarlamalar ve artan hesaplama güçlükleri açısından daha esnek bir yapıya sahip olduğu görülmüştür. ABSTRACT In this thesis, methods used to determine order quantity are examined. As an alternative to these methods, genetic algorithm is used to determine order quantity. In order to implement the method applied to optimization problems wich require only objective function, mathematical function related to the distributions plan is formed. New operators in addition to simple genetic algorithm's selection, crossover and mutation operators are developed to speed up the problem. Traditional methods and genetic algorithm is applied to the same problem and the results are compared. When the results are examined it is realised that the optimal solution found by the traditional methods is achieved. It is seen that genetic algorithm has a flexible structure in relation to the modifications made in the problem resulting changes in the problem and problem's computational complexity. 11
Benzer Tezler
- İşletme kaynakları planlaması ve otomotiv yan sanayinde bir uygulaması
Başlık çevirisi yok
YÜCE OSMAN ATAY
Yüksek Lisans
Türkçe
1997
İşletmeUludağ Üniversitesiİşletme Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. FERAY ODMAN ÇELİKÇAPA
- İşletme kaynakları planlamasında üretim planlama, kontrol ve uygulaması
Production planning and control in enterprice resource planning
SABAHATTİN KEREM AYTULUN
Yüksek Lisans
Türkçe
2000
Endüstri ve Endüstri MühendisliğiYıldız Teknik ÜniversitesiEndüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı
YRD. DOÇ. DR. H. İBRAHİM ERDEM
- Malzeme ve üretim kaynakları planlamasında modern teknikler: MRP ve MRPII ve Netaş uygulaması
Başlık çevirisi yok
TÜLİN ŞAHİN
Yüksek Lisans
Türkçe
1997
İşletmeYıldız Teknik Üniversitesiİşletme Yönetimi Ana Bilim Dalı
PROF. DR. İSMET SABİT BARUTÇUGİL
- İzmir içmesuyu ana dağıtım sisteminde alternatif işletme seçeneklerinin belirlenmesi
Determination of alternative management options in İzmir main water-distribution network
MEHMET ENES KARA
Yüksek Lisans
Türkçe
2011
İnşaat MühendisliğiDokuz Eylül Üniversitesiİnşaat Mühendisliği Bölümü
YRD. DOÇ. DR. AHMET ALKAN
- Kurumsal kaynak planlama (KKP) uygulaması sonrası işletmelerin yaşadığı sorunlar
Problems faced by enterprises after enterprise resource planning (ERP) implementations
AYSEL KARADERE
Yüksek Lisans
Türkçe
2004
Endüstri ve Endüstri MühendisliğiGazi ÜniversitesiEndüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ.DR. ÖMER FARUK BAYKOÇ