Solving single and parallel machine scheduling problems with sequence dependent setup times using differential evolution based algorithms
Sıra bağımlı hazırlık süreleri içeren tek ve paralel makinalı çizelgeleme problemlerini diferensiyel evrim algoritması tabanlı algoritmalar kullanarak çözmek
- Tez No: 283608
- Danışmanlar: DOÇ. DR. ŞEYDA TOPALOĞLU
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Endüstri ve Endüstri Mühendisliği, Industrial and Industrial Engineering
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2010
- Dil: İngilizce
- Üniversite: Dokuz Eylül Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Endüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: 189
Özet
Bu tezde, üretim süresinin en aza indirilmesi amacıyla sıra bağımlı hazırlık süreleri olan tek ve paralel makine çizelgeleme problemleri için Diferansiyel Evrim (DE) algoritmasının bir uygulamasını sunuyoruz. Mevcut bilgilerimiz ışığında yapılan bu çalışma paralel makine çizelgeleme probleminde DE sezgiselinin kullanımı için ilk girişimdir.Tek makine çizelgeleme probleminde DE algoritmasının sonuç kalitesi ve hesaba dayalı etkinliğini geliştirmek için iliştirilen, ekleme tabanlı komşuluk arama ve değişken komşuluk arama olarak bilinen iki basit yerel arama metodu, melez bir çözüm tekniği oluşturmak için kullanıldı. TSPLIB'den alınan test problemleri çözülerek, saf DE algoritması melez Diferansiyel Evrim algoritmaları ile kıyaslandı. DE algoritmasının melezlenmesinin çözüm kalitesini geliştirdiği görüldü.DE algoritması, sürekli en iyileme problemlerini çözmek için evrimsel bir en iyileme yöntemidir. Paralel makine problemini çözmek için ilk olarak, DE algoritmasındaki bireyleri temsil etmek üzere Genetik Algoritmadan vektör grup kodlama tekniği uyarlanır. İkinci olarak, DE algoritmasını çizelgeleme problemlerinin çözümünde uygun kılmak için, iş ve makine permutasyonlarına yönelik DE algoritmasındaki bireylerin sürekli değerlerini çevirmek üzere, en büyük sıralama değeri ve alt aralık kodlama kuralları kullanılır. Üçüncü olarak, araştırma tabanlı DE algoritmasından sonra başarımızı arttırmak için etkin bir yerel arama prosedürü uygulanır. Ek olarak, DE algoritmasının performansı, yapıcı bir başlangıç popülasyonu düzenlemesinin görevlendirilmesiyle geliştirilir. Son olarak, önerilen tekniklerin ümit verici sonuçlar verdiğini kanıtlamak için bir hesaplamaya dayalı çalışma yapılmıştır.
Özet (Çeviri)
In this thesis, we present an application of the Differential Evolution (DE) algorithm for the single and parallel machine scheduling problems with sequence dependent setup times for the objective of minimizing makespan. To the best of our knowledge, this is the first attempt to use the DE heuristic for the parallel machine scheduling problem.To improve the solution quality of the DE algorithm in single machine scheduling problem, two simple local search methods which are insert-based neighborhood search and variable neighborhood search, are respectively embedded in the algorithm for a hybrid solution. Pure DE algorithm is compared with the hybrid DE algorithms by solving problems taken from TSPLIB. It is seen that hybridizing the DE algorithm improves the solution quality.The DE algorithm is an evolutionary optimization method. For solving the parallel machine problem, vector group encoding technique is adopted from genetic algorithm. Secondly, to make the DE algorithm suitable for solving scheduling problems, the largest order value and sub-range encoding rules are used to convert the continuous values of individuals in the DE algorithm to job and machine permutations. Local search procedure is applied to emphasize exploitation after the DE algorithm based exploration. The performance of the DE algorithm is enhanced by employing a population initialization scheme based on a constructive heuristic. Finally, a computational study is conducted to demonstrate that the proposed technique is capable of producing encouraging solutions.
Benzer Tezler
- Time/cost trade-offs in machine scheduling with controllable processing times
Kontrol edilebilir işlem süreleriyle makine çizelgelemede maliyet/zaman ilişkileri
SİNAN GÜREL
Doktora
İngilizce
2008
Endüstri ve Endüstri Mühendisliğiİhsan Doğramacı Bilkent ÜniversitesiEndüstri Mühendisliği Bölümü
PROF. DR. M. SELİM AKTÜRK
- Logaritmik işlem zamanlı öğrenme etkisi altında iş reddetmeli çizelgeleme problemleri
Scheduling problems under the effects of logarithmic learning with job reduction
AYŞE BÜŞRA GÜNAY
Yüksek Lisans
Türkçe
2018
Endüstri ve Endüstri MühendisliğiErciyes ÜniversitesiEndüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. MEHMET DURAN TOKSARI
- Kaynak kısıtlı proje programlama problemlerinin çözümü için yeni yöntem ve algoritmalar
New methods and algorithms for solving the resource-constrained project scheduling problem
İHSAN UĞUR
- Bulanık çok modlu kaynak kısıtlı proje çizelgeleme problemlerinin çözümü için matematiksel bir model
A mathematical model for the solution of the fuzzy multi mode resource-constrained project scheduling problems
ÖMER ATLI
Doktora
Türkçe
2012
Endüstri ve Endüstri MühendisliğiHava Harp Okulu KomutanlığıEndüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. CENGİZ KAHRAMAN
- Scheduling with artifical neural networks
Yapay sinir ağları ile çizelgeleme
BURÇKAN GÜRGÜN
Yüksek Lisans
İngilizce
1993
Endüstri ve Endüstri Mühendisliğiİhsan Doğramacı Bilkent ÜniversitesiEndüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı
YRD. DOÇ. DR. İHSAN SABUNCUOĞLU