Sıralı akış tipi çizelgeleme problemlerinde genetik algoritma uygulaması
A genetic algorithm application on ordered flow-shop problems
- Tez No: 198952
- Danışmanlar: Y.DOÇ.DR. SEMİH ÖNÜT
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Endüstri ve Endüstri Mühendisliği, Industrial and Industrial Engineering
- Anahtar Kelimeler: Sıralı Akış Tipi Çizelgeleme, Genetik Algoritma, Ordered Flow-Shop Problems, Genetic Algorithm
- Yıl: 2005
- Dil: Türkçe
- Üniversite: Yıldız Teknik Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Endüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: 94
Özet
Tez kapsamında, NP problemleri grubunda olan akış tipi çizelgeleme problemlerinin bir altgelişimi olan ?sıralı akış tipi çizelgeleme problemleri? ele alınmış, problem için geliştirilençözüm yöntemine alternatif olarak, Genetik Algoritma ile yeni bir çözüm yöntemigeliştirilmeye çalışılmıştır.Çalışmanın ilk bölümünde, akış tipi çizelgeleme problemlerinin yapısı ve çizelgelemeproblemlerinde kullanılan rassal arama metotlarından olan, tabu araştırmaları, tavlamabenzetimi, karınca kolonileri ve yapay bağışıklık sistemlerinden bahsedilmiştir.Genetik algoritmanın sıralı akış tipi çizelgeleme problemleri üzerindeki performansınıdeğerlendirmek için yapılan uygulama, sıralı akış tipi çizelgeleme problemlerinin doğasıgereği iki kısım olarak ele alınmıştır.İlk kısımda, genel durum olarak adlandırılan, işlem zamanları matrisinde en büyük işlemzamanlarının ara makinelerden birinde oluşması durum ele alınmıştır. 10 farklı iş-makinekombinasyonu üzerine yapılan uygulamada, genetik algoritmanın Smith Panwalkar Dudekalgoritmasına çok yakın sonuçlar verdiği, tavlama benzetimine kıyasla daha iyi olduğugözlenmiştir.İkinci kısım olan, en büyük işlem zamanlarının ilk yada son makinede oluşması durumu, özeldurum problemlerinde ise tekrar genel durum probleminde ele alınan 10 farklı iş-makinekombinasyonu ele alınmış, burada da genetik algoritma Smith Panwalkar Dudekalgoritmasına yakın sonuçlar vermiş, tavlama benzetimine göre daha iyi olduğu gözlenmiştir.İki uygulama ele alındığında, genel durum problemleri için iyi bir çözümü Smith PanwalkarDudek algoritmasına kıyasla çok daha kısa bir zamanda elde ettiğinden genetik algoritmayıkullanmak avantajlı olacak, ancak özel durum probleminde, optimum sonucu çok basit biryöntemle, kısa zamanda ve az eforla garanti ettiğinden Smith Panwalkar Dudek algoritmasınıtercih etmek daha doğru olacaktır.
Özet (Çeviri)
In this thesis, the problem of scheduling jobs in a flow-shop environment, which is a NP-complete problem is considered. Genetic algorithm is applied in order to find a new approachto the problem.In the first part of the study, the structure of flow-shop problems and some related randomsearch methods such as tabu search, simulated annealing, ant colonies and artificial immunesystems are considered.The application, which is made to determine the performance of genetic algorithm, on orderedflow-shop problems are considered as two different parts as the nature of the ordered type offlow-shop problems.In the first part, the general case, which is the maximum processing time for every joboccurred in intermediate machines, are considered. The application is made on 10 differentjob-machine combinations and as an outcome, genetic algorithm had close results, whichwere better than the results of simulated annealing, to Smith Panwalkar Dudek algorithm wasobserved.In the second part, the maximum processing time for every job occurred on the first or lastmachine, which was the special case, are considered. Same job-machine combinations forgeneral case are considered and again genetic algorithm had better result than simulatedannealing where the results are close enough to Smith Panwalkar Dudek algorithm.After two application, it was observed that in general case, genetic algorithm provides areasonable and close optimal solution which less effort and time than Smith Panwalker andDudek algorithm. But in the special case, Smith Panwalkar Dudek algorithm is much moresimple and optimal solution guaranteed than genetic algorithm.
Benzer Tezler
- Akış tipi çizelgeleme problemlerinin genetik algoritma ile çözüm performansının artırılmasında parametre optimizasyonu
To Increase the performance of flow-shop scheduling problems solving with genetic algorithms: A parameter optimization
ORHAN ENGİN
Doktora
Türkçe
2001
Endüstri ve Endüstri Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ.DR. ALPASLAN FIĞLALI
- Melez akış tipi çizelgeleme problemi için tepkisel bir algoritma
A reactive algorithm for the hybrid flow shop scheduling problem
ABDULLAH AKTEL
Doktora
Türkçe
2015
Endüstri ve Endüstri Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiEndüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. MEHMET MUTLU YENİSEY
- A hybrid evolutionary algorithm for multi-objective flexible job shop problems
Çok amaçlı esnek atölye tipi çizelgeleme problemlerine yönelik hibrit evrimsel bir algoritma
ALPER TÜRKYILMAZ
Doktora
İngilizce
2023
Endüstri ve Endüstri MühendisliğiMarmara ÜniversitesiMühendislik Yönetimi Ana Bilim Dalı
PROF. DR. SEROL BULKAN
DOÇ. DR. ÖZLEM ŞENVAR
- Akış tipi çizelgeleme problemlerinin hibrit genetik algoritma ile çözümü ve karar ağacı ile incelenmesi
Solution of flow shop scheduling problems with hybrid genetic algorithm and analysis with decision tree
ÖMER KAYA
Yüksek Lisans
Türkçe
2020
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolHarran ÜniversitesiElektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. İBRAHİM BERKAN AYDİLEK
- Sıralı akış çizelgeleme problemlerinin arı algoritmasıyla çözümü
Ordered flowshop schedule problems solving by bee algorithm
MUHAMMED PARLAK
Yüksek Lisans
Türkçe
2012
Endüstri ve Endüstri MühendisliğiYıldız Teknik ÜniversitesiEndüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. ALİ FUAT GÜNERİ