Geri Dön

Akış tipi iş çizelgeleme problemlerinin yapay bağışıklık sistemi ile çok amaçlı optimizasyonuna yönelik bir model önerisi

A multi-objective artificial immune algorithm for permutation flow shop scheduling problem to minimize makespan and total flow time: A proposal of model

  1. Tez No: 259480
  2. Yazar: ERKAN AKÇAY
  3. Danışmanlar: PROF. DR. NİLGÜN FIĞLALI
  4. Tez Türü: Doktora
  5. Konular: Endüstri ve Endüstri Mühendisliği, Industrial and Industrial Engineering
  6. Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
  7. Yıl: 2009
  8. Dil: Türkçe
  9. Üniversite: Kocaeli Üniversitesi
  10. Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Endüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
  13. Sayfa Sayısı: 110

Özet

Bu çalışmada, permütasyon akış tipi iş çizelgeleme problemlerinde en son işin tamamlanma süresi ve işlerin akış zamanlarının toplamının en küçüklenmesi amaçlanmış olup, bu amaç doğrultusunda Çok Amaçlı Yapay Bağışıklık Algoritması önerilmiştir. Söz konusu algoritma, yapay bağışıklık algoritmasının önemli adımlarından olan klonlama aşamasında çözüm uzayını açısal bölümlere ayırmış, çözümlerin ait oldukları açısal bölümlemedeki yoğunluğa göre klon sayısını belirleyerek çözümler arasındaki çeşitliliği sağlamaya çalışmıştır. Bir sonraki neslin seçim aşamasında ise Pareto baskınlık derecesini kullanması ile pareto tabanlı çok amaçlı algoritmalar arasında değerlendirilebilmektedir. Önerilen Yapay Bağışıklık Algoritmasında, klonlanan çözümlere rastsal iki işin yer değiştirmesi operatörü (swap) uygulanmış, bir sonraki nesil için seçilen çözümlere ise lokal arama uygulanmış, lokal arama operatörü olarak ise seçilen bir işin araya sokulması operatörü (insertion) kullanılmıştır. Önerilen algoritma ile elde edilen sonuçlar, PASA (R.K. Suresh ve K.M. Mohanasundaram, 2004), MOSA-I ve MOSA-II (T.K. Varadharajan, Chandrasekharan Rajendran, 2004), ve ?PGA-ALS (T. Pasupathy, Chandrasekharan Rajendran, R.K. Suresh, 2005) algoritmalarından elde edilen pareto optimum sonuçlar ile birleştirilerek net pareto cephe elde edilmiş ve çalışmaların net pareto cephede yer alan çözüm sayıları karşılaştırılmıştır. Önerilen algoritmanın net pareto cephenin oluşturulmasına diğer algoritmalardan daha fazla katkı sağladığı görülmüştür.

Özet (Çeviri)

In this paper, we present a multi-objective algorithm for permutation flow shop scheduling problem to minimize makespan and total flow time. An effective artificial immune algorithm is proposed for searching pareto optimal frontier. Proposed algorithm based on the clonal selection principle. Algorithm divides the solution space to angular sections and determines intensification of the solutions in these angular sections. To obtain non-dominated and well-dispersed solutions, algorithm uses intensification of the angular sections when determining number of the clones of the good solutions. We have made use of 95 benchmark problems provided by Taillard [Eur. J. Operation. Res. 64 (1993) 278]. The non-dominated sets obtained from each of the existing bench-mark algorithms and the proposed PASA (R.K. Suresh ve K.M. Mohanasundaram, 2004, ?Pareto Archived Simulated Annealing for Permutation Flow Shop Scheduling with Multiple Objectives?), MOSA-I and MOSA-II (T.K. Varadharajan, Chandrasekharan Rajendran, 2004, ?A multi-objective simulated-annealing algorithm for scheduling in flow shops to minimize the makespan and total flow time of jobs?), and PGA-ALS (T. Pasupathy, Chandrasekharan Rajendran, R.K. Suresh,2005, ?A multi-objective genetic algorithm for scheduling in flow shops to minimize the makespan and total flow time of jobs?) are compared, and subsequently combined to obtain a net non-dominated front. It is found that most of the solutions in the net non-dominated front are belong to proposed AIA algorithm.

Benzer Tezler

  1. Akış tipi çizelgeleme problemlerinin yapay bağışıklık sistemleri ile çözümü ve parametre optimizasyonu

    Solving of flow shop scheduling problems by artificial immune systems and parameter optimization

    ALPER DÖYEN

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2004

    Endüstri ve Endüstri MühendisliğiSelçuk Üniversitesi

    Endüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    Y.DOÇ.DR. ORHAN ENGİN

  2. 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

    Türkçe

    2001

    Endüstri ve Endüstri Mühendisliğiİstanbul Teknik Üniversitesi

    Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ.DR. ALPASLAN FIĞLALI

  3. Sıralı akış tipi çizelgeleme problemlerinde genetik algoritma uygulaması

    A genetic algorithm application on ordered flow-shop problems

    MEHMET TUFAN KÖREZ

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2005

    Endüstri ve Endüstri MühendisliğiYıldız Teknik Üniversitesi

    Endüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    Y.DOÇ.DR. SEMİH ÖNÜT

  4. Beklemesiz akış tipi iş çizelgeleme problemlerinin karınca kolonileri algoritması ile çözümü

    Solving no-wait flow shop scheduling problem with ant colony algorithms

    ABDULLAH GÜÇLÜ

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2010

    Endüstri ve Endüstri MühendisliğiSelçuk Üniversitesi

    Endüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. ORHAN ENGİN

  5. Akış tipi çizelgeleme problemlerinin yapay sinir ağları ile modellenmesi

    Modelling the flowshop scheduling problems with artificial neural networks

    GÖKHAN SEÇME

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2006

    Endüstri ve Endüstri MühendisliğiErciyes Üniversitesi

    İşletme Ana Bilim Dalı

    PROF.DR. MAHİR NAKİP