A genetic algorithm for a flexible job shop scheduling problem with sequence dependent set up times
Sıra bağımlı hazırlık zamanlı esnek atölye çizelgeleme problemi için bir genetik algoritma
- Tez No: 306862
- Danışmanlar: YRD. DOÇ. DR. GÖKALP YILDIZ
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Endüstri ve Endüstri Mühendisliği, Industrial and Industrial Engineering
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2011
- Dil: İngilizce
- Üniversite: Dokuz Eylül Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Endüstri Mühendisliği Bölümü
- Bilim Dalı: Endüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Sayfa Sayısı: 97
Özet
Bu tezde, sıra bağımlı hazırlık zamanlı esnek atölye çizelgeleme problemlerinden, tamamlanma zamanı minimizasyonu Genetik Algoritma ile çözülmüştür. Esnek atölye çizelgeleme problemlerinde iş akışı paralel ve paralel olmayan iş istasyonları arasında olmaktadır. Esnek atölye çizelgeleme problemi iki alt problemden oluşmaktadır. İlk problem; her bir operasyonun makinalara atamaların yapılması, ikinci problem ise ataması yapılan makina önündeki iş sıralamaların yapılmasıdır. Bu tezde, ilk problemde, üç makine atama yöntemi kullanılmıştır. İlk yöntem her bir operasyonu makinalara atarken makina yüklerini ve iş sürelerini göz önünde bulundurarak atama yapan ?Approach by Localization? yöntemidir. Bu yöntem makine hazırlık zamanlarını göz önünde bulundurmamaktadır. İkinci yöntem ?Approach by Localization? yönteminin sıra bağımlı hazırlık zamanlarını da makina yükleri ve iş süreleri ile birlikte göz önünde bulundurdurarak modife edildiği yöntemdir. Üçüncü yöntem ise karşılaştırma amaçlı kullanılan, makine atamalarının rastgele yapıldığı yöntemdir. İkinci problemde operasyon ataması yapılmış her bir makina önündeki sıralamalar, En Kısa Hazırlık Zamanı, En Kısa İşlem Zamanı, En Uzun İşlem Zamanı, En Uzun Kalan Süre ve Rasgele, öncelik dağıtım kuralları ile oluşturulmaktadır.Bu tezde, makine atamaları ve makine önündeki sıralamalar yapılırken sıra bağımlı hazırlık zamanları iş süreleri ve makine yükleri ile birlikte ele alınmıştır. Farklı problem büyüklüklerinde başlangıç popülasyonu yaratma, sistemde kalma süresi hesaplama, seçme ve mutasyon yöntemlerinin genetik algoritma performansı üstünde etkileri araştırılmıştır.
Özet (Çeviri)
This thesis addresses the problem of scheduling flexible job shops with sequence dependent setup times, and aims at minimizing makespan as an objective by using genetic algorithms. The flexible job shop is characterized by job flow through a number of work centers that contain identical or nonidentical parallel machines. Flexible Job Shop Problems divided into two subproblems. In the first subproblem, assignments of operations to machines are made. In the second subproblem, sequencing problem is solved. For the first subproblem, three assignment methods were used in this thesis. The first method is ?Approach by Localization? which assigns each operation to the suitable machine by taking into accounts the processing times and workloads of machines. This assignment procedure assumes that there are no setup times. The second method is modified version of the first method. In this method, we modified the assignment procedure by using sequence dependent setup times in addition to processing times and workloads of machines. In the third method, assignments were made randomly just for the comparison purposes. For the second subproblem, dispatching rules such as shortest processing time (SPT), most work remaining (MWR), longest processing time (LPT), shortest setup time first rule (SSTFR), random rule and neighborhood search were applied to sequence the machines.The main feature of this thesis is to combine the sequence dependent setup times with the processing times and the workloads on both assignment and sequencing procedures. The performance of genetic algorithm was also analyzed by taking into account the issues such as, initial population generation, sequencing, selection and mutation methods.
Benzer Tezler
- Esnek atölye tipi hücre çizelgeleme problemleri için çok amaçlı matematiksel model ve genetik algoritma ile çözüm önerisi
A multi-objective mathematical model and genetic algorithm solution approach for flexible job shop cell scheduling problems
DERYA DELİKTAŞ
Doktora
Türkçe
2017
Endüstri ve Endüstri MühendisliğiSakarya ÜniversitesiEndüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. ORHAN TORKUL
- Esnek atölye tipi çizelgeleme problemi için bir hibrid genetik algoritma yaklaşımı
A hybrid problem perturbation and genetic algorithm for the flexible job-shop scheduling problem
BİLAL METO
Yüksek Lisans
Türkçe
2013
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolTOBB Ekonomi ve Teknoloji ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. KADİR ERTOĞRAL
DOÇ. DR. ERDOĞAN DOĞDU
- Esnek atölye tipi çizelgeleme problemleri için kafile aktarımı stratejisi: Otomotiv sektöründe bir uygulama
Lot streaming strategy for flexible job shop scheduling problem: An application in otomotive industry
YUNUS DEMİR
Yüksek Lisans
Türkçe
2012
Endüstri ve Endüstri MühendisliğiAtatürk ÜniversitesiEndüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı
YRD. DOÇ. DR. SELÇUK KÜRŞAT İŞLEYEN
- İşlerin bölünebildiği esnek atölye tipi çizelgeleme problemi için bir matematiksel model ve melez bir genetik algoritma
A mathematical model and a hibrit genetic algorithm for flexible job shop scheduling problem with job-splitting
BÜŞRA TUTUMLU
Yüksek Lisans
Türkçe
2021
Endüstri ve Endüstri MühendisliğiEskişehir Osmangazi ÜniversitesiEndüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. TUĞBA SARAÇ
- A hybrid evolutionary algorithm for multi-objective flexible job shop problems
Çok amaçlı esnek atölye tipi çizelgeleme problemlerine yönelik hibrit evrimsel bir algoritma
ALPER TÜRKYILMAZ
Doktora
İngilizce
2023
Endüstri ve Endüstri MühendisliğiMarmara ÜniversitesiMühendislik Yönetimi Ana Bilim Dalı
PROF. DR. SEROL BULKAN
DOÇ. DR. ÖZLEM ŞENVAR