Geri Dön

A genetic algorithm based approach for simultaneously solving U-shape mixed-model assembly line balancing and sequencing problem

U-şekilli karışık modelli montaj hatlarında hat dengeleme ve model sıralama problemlerinin eşzamanlı çözümü için genetik algoritma tabanlı bir yaklaşım

  1. Tez No: 283635
  2. Yazar: ALPER HAMZADAYI
  3. Danışmanlar: YRD. DOÇ. DR. GÖKALP YILDIZ
  4. Tez Türü: Yüksek Lisans
  5. Konular: Endüstri ve Endüstri Mühendisliği, Industrial and Industrial Engineering
  6. Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
  7. Yıl: 2010
  8. Dil: İngilizce
  9. Üniversite: Dokuz Eylül Üniversitesi
  10. Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Endüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
  13. Sayfa Sayısı: 131

Özet

Karışık modelli montaj hatlarında (KMMH), hattın geleneksel veya U-şeklinde olmasına bakılmayarak, iki önemli problem oluşur. Bu problemlerden ilki işlerin iş istasyonlarına nasıl atanacağı ve ikincisi hatta üretilecek farklı modellerin hangi sırayla üretileceğinin seçilmesidir.Bu tezde U-şekilli karışık modelli montaj hatlarındaki hat dengeleme/model sıralama (UŞKMMH/HDMS) problemlerinin eşzamanlı uygulanmasındaki zorluklarının üstesinden gelebilmek için, Öncelik Tabanlı Genetik Algoritma (ÖTGA) tabanlı bir yaklaşım önerildi. Önerilen algoritmada, çözüm değerlendirmelerinin kolay ve etkili bir biçimde yapılabilmesi için Tavlama Benzetimi (TB) algoritması tabanlı çözüm değerlendirme yaklaşımı geliştirildi. Önerilen yaklaşımda, hat dengeleme ve model sıralama problemlerinin eşzamanlı ele alınabilmesini sağlamak amacıyla yeni komşuluk üretme mekanizması geliştirildi. Önerilen ÖTGA tabanlı yaklaşım, gerçek hayat montaj hatlarında sıkça rastlanan paralel istasyon ve bölgesel kısıtlar gibi özellikleri ele alabilecek niteliktedir. UŞKMMH/HDMS çözümünde paralel istasyon ve bölgesel kısıtlar daha önce hiçbir çalışmada beraber ele alınmadı.Ayrıca, yeni değerlendirme fonksiyonu geliştirildi. Yeni değerlendirme fonksiyonu birincil amaç olarak istasyon sayısını minimize etmekte ve ikincil amaç olaraktan bütün çevirimler sonunda istasyon içi-arası iş yükü dengesini sağlamaktadır.Son olarak, önerilen yaklaşımın performansı test problemleri için üretilen en küçük kısım setleriyle test edildi.

Özet (Çeviri)

Two important problems occur routinely on mixed-model production lines, regardless of whether the lines are traditional or U-shaped. The first one is the problem of how to assign tasks to stations on the line and the second one is the problem of selecting the order or sequence in which different models will be produced.In this thesis, a Priority-Based Genetic Algorithm (PGA) based solution approach is proposed in order to overcome implementation difficulties of the mixed-model U-shape assembly line balancing/sequencing problem (MMUL/BS) simultaneously. In proposed algorithm, Simulated Annealing (SA) algorithm based fitness evaluation approach is developed for being able to make fitness function calculations easily and effectively. In proposed approach, new neighborhood generation logic is developed in order to handle line balancing and model sequencing problems simultaneously. The proposed PGA based algorithm is able to address some particular features of the assembly process very common in real mixed-model assembly lines such as use of parallel workstations, zoning constraints. Parallel work stations and zoning constraints have not been used together in MMUL/BS solution so far.Moreover, new fitness function is developed. New fitness function minimizes the number of stations as primary objective, and ensures the workload balance within and between workstations at the end of cycles as secondary objective.Eventually, performance of the proposed approach is tested through a set of test problems with generated minimum part sets.

Benzer Tezler

  1. 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

    Türkçe

    2012

    Endüstri ve Endüstri MühendisliğiHava Harp Okulu Komutanlığı

    Endüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. CENGİZ KAHRAMAN

  2. Submitted to the institutefor graduate studies in science and engineering

    Başlık çevirisi yok

    MEHMET ALİ BOZYEL

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    1996

    Endüstri ve Endüstri MühendisliğiMarmara Üniversitesi

    PROF. DR. LİNET ÖZDAMAR

  3. Bulanık iş ve teslim zamanlı akış tipi çizelgeleme problemi için çok amaçlı genetik algoritma

    Multiobjective genetic algorithm for flowshop scheduling problem with fuzzy processing time and fuzzy due date

    İZZETTİN TEMİZ

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    2004

    Endüstri ve Endüstri MühendisliğiGazi Üniversitesi

    Endüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF.DR. SERPİL EROL

  4. 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

  5. Tornalamada işlem parametrelerinin optimizasyonunda, genetik algoritma çalışmaları ve uygulaması

    In machining parameters optimization of turning, genetic algorithm studies and its application

    SERDAR DÜZGÜN

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2006

    Mühendislik BilimleriMarmara Üniversitesi

    Makine Eğitimi Ana Bilim Dalı

    Y.DOÇ.DR. FERHAT GÜNGÖR