Multi-agent approach for the dynamic scheduling of machines of flexible manufacturing systems
Esnek üretim sistemlerinde makinelerin dinamik çizelgelenmesi için çoklu etmen yaklaşımı
- Tez No: 307730
- Danışmanlar: ÖĞR. GÖR. CENK ŞAHİN
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Endüstri ve Endüstri Mühendisliği, Industrial and Industrial Engineering
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2013
- Dil: İngilizce
- Üniversite: Çukurova Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Endüstri Mühendisliği Bölümü
- Bilim Dalı: Endüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Sayfa Sayısı: 87
Özet
Günümüzde, işletmelerin üretkenliğinin arttırılması söz konusu olduğunda, işletmeler için teknolojideki gelişmeleri takip etmek büyük önem teşkil eder. Pazarın yapısının farklı ve müşteri istek ve taleplerinin değişken olduğu koşullarda klasik üretim sistemlerinin yerini, otomasyona dayalı, daha esnek sistemler almaya başlamıştır. Üretim sistemlerinde birçok esneklik çeşitleri içerisinden en etkili olanlarından birisi de makine esnekliğidir. Makine esnekliği talepteki dalgalanmalar ortaya çıktığı zaman müşterilerin isteklerini zamanında karşılamak adına olumlu katkı sağlamaktadır. Bu çalışmada, esnek üretim sistemleri içerisindeki esnek makine gruplarının ve malzeme taşıma sistemlerinin eş zamanlı olarak çizelgelenebilmesi için etmen tabanlı bir model önerilmektedir. Önerilen model, PrometheusTM metadolojisi kullanılarak tasarlanmıştır ve JACKTM etmen dilinde kodlanmıştır. Modelde yer alan her bir etmen, kendi kararlarını kendisi alabilecek özerklikte ve sistem içerisinde yer alan diğer etmenlerle işbirliği ve müzakere yapabilecek yeteneğe sahiptirler. Etmenlerin bu özelliklerinden dolayı sistemin yapısı daha dinamik olmaktadır. Önerilen model, literatürden alınan problemler üzerinde test edilmiş ve sonuçlar oldukça tatminkâr bulunmuştur. Model dinamik ve çevirimiçi metot olarak tasarlanmasına rağmen, elde edilen çizelgeler çevirimdışı sezgisel algoritmalardan elde edilen çizelgelere benzerdir.
Özet (Çeviri)
Nowadays, when it comes to increasing the productivity of enterprises, it poses a major importance for them to follow the developments in technology. Under the conditions in which market structure is different and costumers? desires and demands are unsteady, the systems which are more flexible and automated are replaced with traditional manufacturing systems. In manufacturing systems, one of the most effective flexibility types is machine flexibility. When demand fluctuations emerge, machine flexibility has positive contributions as for providing customers? aspirations punctually. In this study, an agent based system is proposed to simultaneous scheduling of flexible machine groups and material handling system in Flexible Manufacturing Systems. The proposed model is designed by means of PrometheusTM methodology and coded in JACKTM Agent Language. Each agent in the model, which is situated, is autonomous and has an ability to cooperate and negotiate with the other agents in the system. Due to these abilities of agents, the structure of the system becomes more dynamic. The proposed model is tested on test problems from the literature and the results are quite satisfactory. Although the model is designed as online method and has a dynamic structure, the obtained schedules are similar to those obtained from offline heuristic algorithms.
Benzer Tezler
- Multi-agent approach for the scheduling of manufacturing systems
Üretim sistemlerinin çizelgelenmesi için çoklu ajan yaklaşımı
CENK ŞAHİN
Doktora
İngilizce
2010
Endüstri ve Endüstri MühendisliğiÇukurova ÜniversitesiEndüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. RIZVAN EROL
- Application of q-learning algorithm to bicriteria dynamic scheduling problem
Q-öğrenme algoritmasının iki kriterli dinamik çizelgeleme problemine uygulanması
EREN YEŞİLYAPRAK
Yüksek Lisans
İngilizce
2007
Endüstri ve Endüstri MühendisliğiDokuz Eylül ÜniversitesiEndüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı
Y.DOÇ.DR. GÖKALP YILDIZ
- Realizing metaheuristic algorithms in multi-agent based modelling environments
Metasezgisel algoritmaların çoklu etmen benzetim ortamında gerçekleştirilmesi
MÜMİN EMRE ŞENOL
Yüksek Lisans
İngilizce
2017
Endüstri ve Endüstri MühendisliğiDokuz Eylül ÜniversitesiEndüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. ADİL BAYKASOĞLU
- Investigating deep reinforcement learningfor static optimization in optical networks
Başlık çevirisi yok
EMRE FURKAN MERCAN
Yüksek Lisans
İngilizce
2020
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolPolitecnico di MilanoPROF. MASSİMO TORNATORE
PROF. FRANCESCO MUSUMECİ
- İmalat sistemlerinde ajanlar ağı tasarımı ve ajan teknolojisi ile atölye yönetimi
Agent network design in manufacturing systems and shop-floor management by agent technology
İNCİ SARIÇİÇEK
Doktora
Türkçe
2003
Endüstri ve Endüstri MühendisliğiEskişehir Osmangazi ÜniversitesiEndüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. NİHAT YÜZÜGÜLLÜ