Geri Dön

A new genetic algorithm for the cell formation problem in group technology

Grup teknolojisinde hücre oluşturma problemi için yeni bir genetik algoritma

  1. Tez No: 245418
  2. Yazar: LALE TUNÇYÜREK
  3. Danışmanlar: DOÇ. DR. BÜLENT ÇATAY, DOÇ. DR. UĞUR SEZERMAN
  4. Tez Türü: Yüksek Lisans
  5. Konular: Endüstri ve Endüstri Mühendisliği, Industrial and Industrial Engineering
  6. Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
  7. Yıl: 2009
  8. Dil: İngilizce
  9. Üniversite: Sabancı Üniversitesi
  10. Enstitü: Mühendislik ve Fen Bilimleri Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Endüstri Mühendisliği Bölümü
  12. Bilim Dalı: Endüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı
  13. Sayfa Sayısı: 103

Özet

Hücresel İmalat Sistemi (HİS), toplu üretim için etkili bir sistem olarak görülmektedir. HİS kullanımının arkasında yatan neden, teslimat süresini en aza indirgeyip makine kullanımını eniyileme isteğidir. Genel olarak, parça-makine rotasından yola çıkılarak oluşturulmuş olan ikili tabanda atama matrisi kullanılmaktadır. Bu çalışmada, ikili atama matrisi göz önünde bulundurularak Hücre Oluşturma (HO) Problemi çözülmeye çalışılmıştır. Algoritma, iki farklı amaç fonksiyonu cinsinden, literatürde kullanılan karşılaştırma verileriyle denenmiş, performansı literatürdeki en yeni üç çalışma ile karşılaştırılmıştır. Her iki amaç fonksiyonundan da ümit veren sonuçlar elde edilmiştir. Ardından algoritma iki farklı tedarikçi firmadan edinilen veriler üzerinde denenmiştir.

Özet (Çeviri)

Cellular Manufacturing System (CMS) is considered as a competent strategy for batch type production. The motive behind using CMS is to reduce lead time and increase machine utilization. Zero-one machine part incidence matrix based on the machine part routing information is frequently used to form machine cells. In this study, a genetic algorithm is proposed to efficiently solve the Cell Formation (CF) problem considering the machine part incidence matrix. The algorithm is tested by using two different fitness functions on 35 problems from the literature and its performance is benchmarked with the outcomes of the three recent studies. Results are promising in both fitness score perspectives. The algorithm is then applied to datasets obtained from two supplier companies.

Benzer Tezler

  1. Bütünleşik hücre oluşturma ve parça çizelgeleme probleminin modellenmesi ve bir sezgisel çözüm önerisi

    Modeling of integrated cell formation and part scheduling problem and a heuristic solution approach

    YELİZ BURUK ŞAHİN

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    2017

    Endüstri ve Endüstri MühendisliğiEskişehir Osmangazi Üniversitesi

    Endüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. ŞERAFETTİN ALPAY

  2. GT yöntemlerinin sınıflandırması, performans ölçütleri, üretimle ilgili verileri kullanan yeni yöntemlere örnekler ve genetik algoritmalar

    Taxonomy of GT methods, performance measures,some new GT methods that is able to incorporate pertinent manufacturing data and genetic algorithms

    HATİCE DERİCİ

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    1997

    Endüstri ve Endüstri Mühendisliğiİstanbul Teknik Üniversitesi

    Endüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. M. BÜLENT DURMUŞOĞLU

  3. Sürdürülebilir toplu konut yerleşmesi tasarımı için Pareto genetik algoritmaya dayalı bir model önerisi: SSPM

    A model for sustainable site layout design with pareto genetic algorithm: SSPM

    YAZGI AKSOY

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    2016

    Mimarlıkİstanbul Teknik Üniversitesi

    Bilişim Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. GÜLEN ÇAĞDAŞ

  4. Modern mimarlıkta doğadan etkilenen form ve geleceğe yönelik yaklaşımlar

    Nature-inspired forms in modern architecture and futuristic approaches

    ÖZKAN ÖZÜLKÜ

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2010

    İç Mimari ve DekorasyonMimar Sinan Güzel Sanatlar Üniversitesi

    İç Mimarlık Ana Bilim Dalı

    YRD. DOÇ. DR. BURAK TANSEL

  5. Sayısal haritalama teknikleri kullanılarak DNA dizilimleri üzerinden lösemi hastalığının temel türlerinin yapay zeka tabanlı algoritmalar ile sınıflandırılması

    Classification of main types of leukemia disease with artificial intelligence-based algorithms on the DNA sequences using digital mapping techniques

    FATMA AKALIN

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    2023

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolSakarya Üniversitesi

    Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. NEJAT YUMUŞAK