Geri Dön

Beklemesiz akış tipi çizelgeleme problemlerinin çözümünde yapay sinir ağları yaklaşımı

An artifical neural networks approach for solving the no-wait flowshop scheduling problems

  1. Tez No: 178264
  2. Yazar: CENGİZ GÜNAYDIN
  3. Danışmanlar: YRD. DOÇ. DR. M. ATİLLA ARICIOĞLU
  4. Tez Türü: Yüksek Lisans
  5. Konular: Endüstri ve Endüstri Mühendisliği, Industrial and Industrial Engineering
  6. Anahtar Kelimeler: Beklemesiz Akış Tipi Çizelgeleme Problemleri, Yapay Sinir Ağları, Genetik Algoritma, No-Wait Flowshop Scheduling Problems, Artifical Neural Networks, Genetic Algorithms
  7. Yıl: 2008
  8. Dil: Türkçe
  9. Üniversite: Selçuk Üniversitesi
  10. Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Endüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
  13. Sayfa Sayısı: 74

Özet

Yapay Sinir Ağları, kombinatöryel optimizasyon problemlerinin çözümünde optimal yada optimale yakın çözümler sunmaktadır. Bu çalışmada Beklemesiz Akış Tipi Çizelgeleme(BATÇ) problemlerini çözmek için Yapay Sinir Ağları(YSA) yaklaşımı önerilmiştir. Agarwal ve arkadaşları (2006b) tarafından geliştirilen, Yapay Sinir Ağları için Adaptif Öğrenme Yaklaşımı, Beklemesiz Akış Tipi Çizelgeleme problemlerine uygulanmıştır. Önerilen Yapay Sinir Ağlarının performansı, Aldowasian ve Allahverdi'nin (2003) önerdiği Genetik Algoritma(GA) ile karşılaştırılmıştır. Önerilen Yapay Sinir Ağları yaklaşımı ve Genetik Algoritma çözümleri için Delphi programlama dilinde yazılım yapılmıştır. Beklemesiz Akış Tipi Çizelgeleme problemleri için literatüre uygun olarak toplam 192 adet problem seti oluşturulmuştur. Bu problemler önerilen Yapay Sinir Ağları yaklaşımı ve Genetik Algoritma ile çözülmüş ve elde edilen sonuçlar karşılaştırılmıştır. Önerilen Yapay Sinir Ağları yaklaşımının çözümlerinin, Genetik Algoritmaya göre daha iyi olduğu görülmüştür.

Özet (Çeviri)

Artificial Neural Networks serve up optimal or near optimal results for solving combinatorial optimization problems. In this study, Artificial Neural Networks approach has been proposed for solving No-wait Flowshop Scheduling problems. An Adaptive Learning Approach for the Artifical Neural Networks which have been improved by Agarwal and friends (2006), has been applied for No-wait Flowshop Scheduling problems. To compare for the performance of proposed Artificial Neural Networks approach has been used Aldowasian and Allahverdi?s (2003) Genetic Algorithm. Programs for the algorithm of Artificial Neural Networks approach and the Genetic Algorithm solutions are written in Delphi Language. For the No-wait Flowshop Scheduling problems, a total of 192 problem set suiting the literature is created. Proposed Artificial Neural Networks approach?s solutions are compared to the solutions of Genetic Algorithm. The results show that proposed Artificial Neural Networks approach?s solutions give better results than the Genetic Algorithm.

Benzer Tezler

  1. Beklemesiz akış tipi çizelgeleme problemleri için hibrit gri kurt optimizasyon algoritması

    Hybrid gray wolf optimization algorithm for no-wait flow shop scheduling problems

    CENGİZ KINA

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2022

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolHarran Üniversitesi

    Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. İBRAHİM BERKAN AYDİLEK

  2. Developing and applying multi-threaded metaheuristic policies to solve combinatorial industrial engineering problems

    Endüstri mühendisliğindeki kombinatoryal optimizasyon problemlerinin çözümü için çoklu iş parçacıklı metasezgisel politikalar geliştirilmesi ve uygulanması

    İSMET KARACAN

    Doktora

    İngilizce

    İngilizce

    2023

    Endüstri ve Endüstri MühendisliğiMarmara Üniversitesi

    Endüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. SEROL BULKAN

    PROF. DR. ÖZLEM ŞENVAR

  3. Beklemesiz akış tipi çizelgeleme problemlerinin çok amaçlı melez genetik algoritma ile çözümü

    Solving the no wait flow shop scheduling problems by multi objective hybrid genetic algorithm

    KENAN KESKİN

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2010

    Endüstri ve Endüstri MühendisliğiSelçuk Üniversitesi

    Endüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. ORHAN ENGİN

  4. Beklemesiz akış tipi çizelgeleme problemlerinin bulanık ortamda dağınık arama yöntemi ile çözümü

    Solution of no-wait flow shop scheduling problems with scatter search method in fuzzy environment

    RAMAZAN BAŞAR

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2021

    Endüstri ve Endüstri MühendisliğiKonya Teknik Üniversitesi

    Endüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. ORHAN ENGİN

  5. Bi-objective no-wait permutation flowshop scheduling problems

    İki amaçlı beklemesiz permutasyon akış tipi çizelgeleme problemleri

    DAMLA YÜKSEL

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2019

    Endüstri ve Endüstri MühendisliğiYaşar Üniversitesi

    Endüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. LEVENT KANDİLLER

    PROF. DR. MEHMET FATİH TAŞGETİREN