Geri Dön

Genetik algoritma ile hat dengeleme

Line balancing with genetical algorithms

  1. Tez No: 295680
  2. Yazar: ABİT BALIN
  3. Danışmanlar: YRD. DOÇ. DR. HAYRİ BARAÇLI
  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: Yıldız Teknik Üniversitesi
  10. Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Endüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
  13. Sayfa Sayısı: 105

Özet

Günümüzün rekabet ortamında, isletmeler en az miktarda kaynak kullanarak, müşteri gereksinimlerinin hızlı bir şekilde belirlenmesi ve çözülmesi için farklı teknikler kullanmaktadır. Bu şekilde dünyada diğer şirketlerle daha iyi koşullarda rekabet etme yeteneği kazanmaktadırlar. Bu yüzden, hızlı değişen müşteri talepleri karsısında özellikle üretim planlarını veya hizmet planlarının yani faaliyet planlarını en çabuk oluşturan şirketler rekabette bir adım öne geçmektedir. Sürekli değişen ve globalizasyon ile birlikte bu değişimin hızlanması rekabet ortamında hızlı karar vermeyi ve kararların hızlı bir şekilde uygulanmasını gerektirmektedir.Genetik Algoritmalar (GA) doğal seçim ilkelerine ve popülasyon genetiğine dayanan etkin bir arama yöntemidir. Bu GA'lar işletme mühendisliğine ve bilim dünyasındaki problemlere başarılı bir şekilde uygulanabilmiştir.(Golberg, 1994) GA'lar rastsal operatörler kullanırlar ve bu operatörleri muhtemel sonuçların elde edileceği çalışma alanında yeni noktaların oluşturulması için kullanır. (Erick Cantu Paz, 1995Son yıllarda GA'lar çok zor problemlerin çözümünde kullanılmıştır. Zor problemler büyük popülâsyonlara ihtiyaç duyar ve bu büyük popülâsyonlarda çok büyük hesaplama maliyetlerine neden olurlar. GA'lar ile uğraşan daha önceki çalışmaların konsantre oldukları önemli konu, operasyon zamanlarının minimizasyonu veya azaltılması ile birlikte kabul edilebilir bir sonucun ortaya konulabilmesidir. (Erick Cantu Paz,1995) Bu, GA'ların birçok paralel yapı şeklinde oluşturularak yeniden yapılandırılması kaydı ile gerçekleşir.Bu çalışmanın ana amacı otobüslerin rotalanmasının optimizasyonu sağlamak ve onların sistemde ne sıklıkla yer almaları gerektiği konusunda etkin bir metot ortaya koymaktır. Bu yüzden kullanıcı makul bir hesaplama zamanıyla fizibil bir çözüm elde edecektir. Optimize edilmiş metot bize değişik kısıtlar altında çoklu amaç fonksiyonunun hesaplanmasını sağlayacaktır. Bunu yaparken de yöneylem tekniklerinden olan hat dengeleme yöntemleriyle Genetik Algoritma yöntemini birlikte kullanacaktır.

Özet (Çeviri)

Almost all companies use different methods to respond costumer expectancy by using minimum sources that can give them a strong ability to compete with other companies in the world. Therefore, in the face of rapidly changing customer demands, a quick action by company plans to compete is a step ahead. With globalization and rapidly changing competitive environment, the acceleration of these changes and the rapid decision-making requires the quick implementation of decisions.Genetic algorithms are an efficient search method based on the principles of natural selection and population genetics. Genetic algorithms are effectively used for the problems in management engineering and sciences. (Golberg-1994) Genetic algorithms use random operators and these potential operators are used in the study area for the creation of a new point. (Erick Cantu Paz, 1995)Recently Genetic algorithms have been used to solve many difficult problems. Difficult problems require great populations and grate populations necessitate great counting cost. The important issue which is covered in previous studies in genetical algorithms is minimization of operational process and supplementation of acceptable result (Erick Cantu Paz,1995). This can be achieved by re-arranging genetical algorithms in the form of many parallel structures.The objectives of this study is to supply an optimization framework for bus scheduling models and to provide a suitable method on what frequency they ought to be in this system. Therefore the user can obtain a feasible solution with counting time. The optimized method provides us the calculation multiple objective function under different restrictions. This will be done via using genetical algorithms method with the method of line balancing which is one of the operation researches techniques

Benzer Tezler

  1. Assembly line balancing using genetic algorithms

    Genetik algoritmalar ile hat dengeleme

    MUZAFFER TANYER

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    1997

    Endüstri ve Endüstri Mühendisliğiİhsan Doğramacı Bilkent Üniversitesi

    DOÇ. DR. İHSAN SABUNCUOĞLU

  2. Demontaj hattı dengelemeye yönelik sezgisel yöntemlerle esnek bir yazılım geliştirilmesi

    Development of a flexible software for disassembly line balancing with heuristic methods

    ÜMRAN KAYA

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2019

    Endüstri ve Endüstri MühendisliğiSüleyman Demirel Üniversitesi

    Endüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. HALİL İBRAHİM KORUCA

  3. İşgören yetkinliklerini ve tampon istasyonları dikkate alan çok modelli montaj hatlarının tasarımı

    Design of multi model assembly lines considering labour competencies and buffer stations

    KADİR TUNÇ DOLAR

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2022

    Endüstri ve Endüstri Mühendisliğiİstanbul Teknik Üniversitesi

    Endüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. MEHMET BÜLENT DURMUŞOĞLU

  4. A novel line balancing problem: Complex constrained assembly line balancing

    Yeni bir montaj hattı dengeleme problemi: Karmaşık kısıtlı montaj hattı dengeleme

    ALİYE AYÇA SUPÇİLLER

    Doktora

    İngilizce

    İngilizce

    2010

    Endüstri ve Endüstri MühendisliğiDokuz Eylül Üniversitesi

    Endüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. LATİF SALUM

  5. Effects of evolutionary operators in grouping genetic algorithms on diversity and result quality

    Gruplayıcı genetik algoritmalarda evrimsel operatörlerin çeşitlilik ve sonuç kalitesine etkisi

    GÖKTUĞ YORGANCILAR

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2020

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolTED Üniversitesi

    İnteraktif Bilişim Sistemleri Bilim Dalı

    DR. ÖĞR. ÜYESİ TAYFUN KÜÇÜKYILMAZ