İki boyutlu kesme problemi için sezgisel yaklaşım ile bir uygulama
A heuristic approach for two dimensional cutting problem
- Tez No: 266462
- Danışmanlar: YRD. DOÇ. DR. ORHAN GÖKÇÖL
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Computer Engineering and Computer Science and Control
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2010
- Dil: Türkçe
- Üniversite: Bahçeşehir Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Bilgi Teknolojileri Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: Belirtilmemiş.
Özet
Pek çok değişik endüstride farklı koşullar ve amaçlarla karşımıza çıkan kesme problemlerinin her biri birer eniyileme problemidir. Bu problemler NP-tam sınıfında olduğundan çözümü bulmak için kombinasyonel eniyileme yapılır. Kesme problemlerinin zorluğu, büyük parça üzerine yerleştirilecek parçaların geometrisine ve problemin doğasından gelen kısıtlamalarına (çok farklı çözümlerin varlığına) bağlıdır. Problemlerin çözüm yaklaşımları çeşitli sayıdaki bu kısıtlamalara bağlı olarak geliştirilir.İlk sığan algoritmasının en kötü durumda %22 optimal sonuca yaklaştığı bilinmektedir. Bu sebepten ötürü, optimal çözümlere yaklaşmak için çeşitli sezgisel yöntemler kullanılmıştır.Bu çalışmada iki boyutlu kesme problemi için genetik algoritma ve dinamik programlama yardımı ile oluşturulmuş sezgisel bir yerleştirme algoritması geliştirilmiştir. Ayrıca seçim ve yerleşim algoritmaları olarak çalışma iki bölüme ayrılmış ve yerleşim algoritması olarak ilk sığan (first fit) ve dinamik programlama, seçim algoritması olarak genetik algoritma kullanılmıştır. Yerleşim algoritmalarının problem çözümüne etkisi incelenmiştir.
Özet (Çeviri)
Each cutting problem is an optimization problem where it occures in many different industries with different conditions and objectives. This problem is member of NP-complete class so solution needs to be found with combinational optimization. Difficulty of cutting problems are related with geometry of the small parts which will be placed on major part and limitations (the existence of different solutions). A variety of approaches to the solution of problems are developed depending on the number of these restrictions.It is known that the first-fit algorithm may reach to 22% optimal results in the worst case. For this reason, various heuristic methods are used to find more optimal solutions.In this tesis, placement algorithm has been devoloped with genetic algorithms and dynamic programming for two-dimensional cutting problem. In addition, selection and placement algorithms work as divided into two parts: the first fit algorithm and dynamic programming as placement algorithm, genetic algorithms are used as the selection algorithm. The effect of placement algorithms to the problem solutions were examined.
Benzer Tezler
- Optıcut: Desen minimizasyonlu tek boyutlu stok kesme problemi için yeni bir sezgisel yaklaşım
Opticut: A new heuristic algorithm for the one-dimensional cutting stock problem with pattern minimisation
NAHSEN KAYHAN
Doktora
Türkçe
2025
Endüstri ve Endüstri MühendisliğiSakarya ÜniversitesiEndüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. ESRA TEKEZ
- Levha kesme problemlerine karşılaştırmalı bir yaklaşım
A comparative approach to sheet cutting problems
OZAN İBRAHİM ETHEM BAĞRIYANIK
Yüksek Lisans
Türkçe
2019
Endüstri ve Endüstri MühendisliğiKaradeniz Teknik ÜniversitesiEndüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DR. PINAR BABAN
- Improving architectural design creativity through rule-based representations in digital game environment
Dijital oyun ortamlarında kural-tabanlı temsiller aracılığıyla mimari tasarım yaratıcılığını geliştirme
BETÜL UYAN
Yüksek Lisans
İngilizce
2024
Mimarlıkİstanbul Teknik ÜniversitesiMimarlık Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. SEVİL YAZICI
- Maliyet iyileştirmesinde kaizen yaklaşımı ve bir uygulama
Kaizen approach in cost improvement and an application
ŞAFAK KURT
- Kesme problemine sezgisel bir yaklaşım
A heuristic approach to the cutting stock problem
FIRAT BAYIR
Doktora
Türkçe
2013
Endüstri ve Endüstri Mühendisliğiİstanbul Üniversitesiİşletme Ana Bilim Dalı
PROF. DR. ERHAN ÖZDEMİR