Geri Dön

Operasyonel sabit iş çizelgeleme problemlerinin genetik algoritmalar ile çözümü

Solving the operational fixed job scheduling problems with genetic algorithms

PDF İndir

  1. Tez No: 183096
  2. Yazar: SERKAN KAYA
  3. Danışmanlar: Y.DOÇ.DR. ORHAN ENGİN
  4. Tez Türü: Yüksek Lisans
  5. Konular: Endüstri ve Endüstri Mühendisliği, Industrial and Industrial Engineering
  6. Anahtar Kelimeler: Sabit iş çizelgeleme, Operasyonel sabit iş çizelgeleme, GenetikAlgoritma, Bouzina ve Emmons Algoritması, Fixed Job Scheduling, Operational Fixed Job Scheduling, GeneticAlgorithm, Bouzina and Emmons algorithm
  7. Yıl: 2006
  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: 83

Özet

ÖZETYüksek Lisans TeziOPERASYONEL SABİT İŞ ÇİZELGELEME PROBLEMLERİNİNGENETİK ALGORİTMALAR İLE ÇÖZÜMÜEnd. Müh. Serkan KAYASelçuk Üniversitesi Fen Bilimleri EnstitüsüEndüstri Mühendisliği Anabilim DalıDanışman: Yrd. Doç. Dr. Orhan ENGİN2006, 83 SayfaJüri: Prof. Dr. Ahmet PEKERYrd. Doç. Dr. Orhan ENGİNYrd. Doç. Dr. M. Emin BAYSALSabit iş çizelgeleme; sabit bir başlangıç zamanından, sabit bir bitiş zamanınatamamlanması gereken işlerin, belirli sayıda makinelerin bulunduğu bir vardiyadaişlerin çizelgelenmesi olarak tanımlanmaktadır. Sabit iş çizelgeleme problemlerinde;belirli sayılarla ağırlıklandırılmış işler içinden maksimum sayıda işlerin prosesegirmesi amaçlı çizelgelemesi, operasyonel sabit iş çizelgeleme olaraktanımlanmaktadır. Bu çalışmada, polinomiyel olmayan-zor (NP-hard) operasyonelsabit iş çizelgeleme problemlerinin genetik algoritma ile çözüm performansınınartırılmasına yönelik bir uygulama yapılmıştır. Bouzina ve Emmons (1996)tarafından geliştirilen algoritma ve genetik algoritma çözümleri için Delphiprogramlama dilinde yazılım yapılmıştır. Operasyonel sabit iş çizelgelemeproblemleri için literatüre uygun olarak toplam 324 adet problem setioluşturulmuştur. Genetik algoritma çözümlerinde; başlangıç populasyonu,çaprazlama ve mutasyon oranları literatüre uygun olarak seçilmiştir. GenetikAlgoritma çözümleri, Bouzina ve Emmons (1996) algoritması çözümleri ilekarşılaştırılmıştır. Genetik algoritma çözümlerinin Bouzina ve Emmons (1996)tarafından geliştirilen algoritmaya göre daha iyi olduğu görülmüştür.

Özet (Çeviri)

ABSTRACTMs ThesisSOLVING THE OPERATIONAL FIXED JOB SCHEDULING PROBLEMS WITHGENETIC ALGORITHMSSerkan KAYASelçuk UniversityGraduate School of Natural and Applied SciencesDepartment Of Industrial EngineeringSupervisor: Assist. Prof. Dr. Orhan ENG N2006, 83 PageJury: Prof. Dr. Ahmet PEKERAssist. Prof. Dr. Orhan ENG NAssist. Prof. Dr. M. Emin BAYSALFixed job scheduling is defined as the arrangement of the jobs with a fixedstart time and a deadline in a shift having a particular number of machines. In fixedjob scheduling problems, scheduling a set of jobs among the jobs weighted withdefined values in order to maximize the number of jobs for processing is described asoperational fixed job scheduling. In this study, an application toward increasing theperformance of Genetic algorithm solution to non-polynomial NP-hard operationalfixed job scheduling problems is realized. Programs for the algorithm of Bouzina andEmmons (1996) and the Genetic algorithm solutions are written in Delphi Language.For the operational fixed job scheduling problems, a total of 324 problem set suitingthe literature is created. In genetic algorithm solution, parameter optimization forstart population, crossing and mutation rates are selected such as literature. Geneticalgorithm solutions are compared to the algorithm solutions of Bouzina and Emmons(1996). The results show that genetic algorithm solutions give better results than thealgorithm by Bouzina and Emmons (1996) does.

Benzer Tezler

  1. Tez No

    153294

    Operational fixed job scheduling problem

    Operasyonel sabit iş çizelgelemesi problemi

    DENİZ TÜRSEL ELİİYİ

    Doktora

    İngilizce

    İngilizce

    2004

    Endüstri ve Endüstri MühendisliğiOrta Doğu Teknik Üniversitesi

    Endüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. MERAL AZİZOĞLU

  2. Tez No

    302423

    m-Makineli esnek operasyonlu akış tipi sistemlerde çizelgeleme

    Scheduling in m-machine flowshops with flexible operations

    HATİCE HANDE DEMİRTAŞ

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2011

    Endüstri ve Endüstri MühendisliğiTOBB Ekonomi ve Teknoloji Üniversitesi

    Endüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    YRD. DOÇ. DR. HAKAN GÜLTEKİN

  3. Tez No

    46621

    MRP II, insan sistemi

    MRP II, a human system

    M.CENGİZ YILDIRIM

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    1995

    Endüstri ve Endüstri Mühendisliğiİstanbul Teknik Üniversitesi

    PROF.DR. GÖNÜL YENERSOY

  4. Tez No

    423771

    Yayılma zamanlı genelleştirilmiş operasyonel sabit iş çizelgeleme problemi için bir hibrit metasezgisel model önerisi

    A hybrid metaheuristic model proposal for generalized operational fixed job scheduling problem with spread time constraints

    AHMET CİHAN

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    2015

    Endüstri ve Endüstri MühendisliğiKocaeli Üniversitesi

    Endüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. NİLGÜN FIĞLALI

  5. Tez No

    596855

    Çapraz sevkiyat düzeni kapı atama ve araç çizelgeleme problemi: Bir uygulama çalışması

    Cross dock door assignment and vehicle scheduling problem: Anapplication study

    TÜRKAN KARABULUT

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2019

    Endüstri ve Endüstri MühendisliğiGazi Üniversitesi

    Endüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. ERTAN GÜNER

Geri Dön