Geri Dön

Beklemesiz akış tipi iş çizelgeleme problemlerinin karınca kolonileri algoritması ile çözümü

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

  1. Tez No: 266332
  2. Yazar: ABDULLAH GÜÇLÜ
  3. Danışmanlar: DOÇ. DR. ORHAN ENGİN
  4. Tez Türü: Yüksek Lisans
  5. Konular: Endüstri ve Endüstri Mühendisliği, Industrial and Industrial Engineering
  6. Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
  7. Yıl: 2010
  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: Belirtilmemiş.

Özet

Karınca kolonileri algoritmaları, gerçek karınca davranışlarının taklit edilmesi ve bunun gerçek hayata uyarlanması ile oluşturulan, meta sezgisel bir yöntemdir. Beklemesiz akış tipi iş çizelgeleme (BATÇ) problemlerinde temel amaç, ard arda gelen makineler arasındaki beklemeyi ortadan kaldırmaktır. Bu çalışmada, polinomiyel olmayan-zor (NP-hard) beklemesiz akış tipi iş çizelgeleme problemlerinin çözümü için karınca kolonileri algoritması (KKA) sunulmuştur. Oluşturulan m-makine ve n adet işli toplam 192 problem seti, C# ile yapılan programla çözülmüştür. Elde edilen sonuçlar, Günaydın' ın (2008) yapay sinir ağları algoritması ile elde edilen çözümlerle karşılaştırılmıştır. KKA' nın yapay sinir ağları algoritmasından daha iyi sonuçlar verdiği görülmüştür.

Özet (Çeviri)

Ant colony algorithm is a meta-heuristic adaptation to real life by emulating the natural behaviors of ants. In the no-wait flow shop proposes is available no-wait sequence storage between machines. In this study, ant colony algorithm approach has been proposed for solving NP-hard no-wait flow-shop scheduling problems. The using problem sets has created m-machine and n-job, total 192 problems solve by a software coding C#. Proposed ant colony algorithms approach? s solutions are compared to the solutions of Günaydın (2008) artificial neural networks. The results show that proposed ant colony algorithms approach? s solutions give better results than artificial neural networks Algorithm.

Benzer Tezler

  1. Kuyruk modelleri ve analizi üzerine bir uygulama

    Başlık çevirisi yok

    DİDEM ÖZPULAT

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    1985

    İstatistikEge Üniversitesi

    Bilgisayar Bilimleri ve Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. FİKRET İKİZ

  2. Sivas'ta kadınların işgücüne katılım farklılıkları

    Başlık çevirisi yok

    BİNNUR ERCEM

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    1984

    SosyolojiCumhuriyet Üniversitesi

    Kurumlar Sosyolojisi Ana Bilim Dalı

    YRD. DOÇ. DR. FARUK KOCACIK

  3. Yüksek konsantrasyonda amonyak içeren atık suların döner diskler ile nitrifikasyonu

    Nitrification of strong ammonia wastes by rotating discs

    H.OKTAR TİMUR

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    1985

    Çevre Mühendisliğiİstanbul Teknik Üniversitesi

    DOÇ. DR. DERİN ORHON