Öğrenme etkili, bulanık işlem zamanlı ve bulanık teslim tarihli çizelgeleme problemi
Scheduling problem with fuzzy processing time, fuzzy due date and learning effect
- Tez No: 322545
- Danışmanlar: YRD. DOÇ. DR. VECİHİ YİĞİT
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Endüstri ve Endüstri Mühendisliği, Industrial and Industrial Engineering
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2012
- Dil: Türkçe
- Üniversite: Atatürk Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Endüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: 91
Özet
Günümüzde Tam Zamanında Üretim (TZÜ) sistemine artan ilgi ile beraber Erken/Geç tamamlanma çizelgeleme problemleri büyük önem kazanmıştır. Tam Zamanında Üretim stratejisi ile çalışan işletmelerde işlerin erken tamamlanmasının da geç tamamlanması kadar önemli olması nedeni ile ele alınan Erken/Geç çizelgeleme problemleri ile ilgili yapılan çalışmaların büyük bir kısmında, işlerin işlem zamanları ve teslim tarihleri sabit kabul edilmiştir. Ancak insan faktörünün devreye girmesi sonucu problem parametrelerinin gerçek hayat problemlerine uygunluğu açısından bulanık alınması daha tutarlı bir yaklaşım olacaktır. Bununla birlikte bazı üretim sistemlerinde, işlem zamanları dikkate alındığında yapılan işlemlerin sık sık tekrarlanmasıyla işlem zamanlarında gittikçe bir azalma görülür. Bu olgu literatürde öğrenme etkisi olarak tanımlanmaktadır. Bu çalışma belirtilen söz konusu nedenlerden dolayı, bulanık işlem zamanlı ve bulanık teslim tarihli tek makine çizelgeleme problemine öğrenme etkisi katılarak ele alınacaktır. Ele alınan problemin amaç fonksiyonu ise Erken/Geç tamamlanan iş sayısını en küçüklemektir. Problemin NP-zor yapısı nedeni ile büyük boyutlu problemlerin çözümü için genetik algoritma geliştirilmiştir. Geliştirilen bu algoritmayla üretilen test problemleri çözümlenmiş ve sonuçlar tartışılmıştır. Genetik algoritmanın çözüm performansının artırılmasına yönelik Taguchi deney tasarımı yöntemi kullanılarak algoritma performansına etki eden faktör ve seviyeleri belirlenmiştir.
Özet (Çeviri)
The Earliness/Tardiness problem has received considerable attention as Just in Time (JIT) concepts have become more prominent in practice. In most of studies with Earliness/Tardiness scheduling which began to study with the growing interest in Just-in-Production (JIT) which espouses the notion that earliness-as well as tardiness- are assumed that the processing times and due dates of jobs are fixed. However, by considering the imprecise or fuzzy natura of the data in real world problems, processing times and due dates are assumed as fuzzy numbers because of measurement errors in data sets or human actions. At the same time, in some production systems, the actual processing time of a job maybe more or less than its normal processing time when it is scheduled later. This phenomenon is known as the ?learning effect? in the context of various scheduling problems. In our study, we introduce learning effect into a single machine scheduling problem with uncertain processing times and flexible due dates in consideration of real situations. The objective function of the problem is minimization Earliness/Tardiness penalties. According to the complex property of the problem, a heuristic approach of Genetic Algorithm is applied to solve this NP-hard problem. Finally Taguchi method is used for improve the solution performance of genetic algorithms that depend on the parameters.
Benzer Tezler
- Applications of multi-agent systems in transportation
Ulaşımda çoklu ajan sistemlerinin uygulamaları
İLHAN TUNÇ
Doktora
İngilizce
2023
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Teknik ÜniversitesiMekatronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. MEHMET TURAN SÖYLEMEZ
- Yapay zeka metotlarının bir sınıflandırma probleminde karşılaştırılması
Comparison of artificial intelligience methods for a classification problem
NİLGÜN ŞENGÖZ
Yüksek Lisans
Türkçe
2016
Endüstri ve Endüstri MühendisliğiSüleyman Demirel ÜniversitesiEndüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. GÜLTEKİN ÖZDEMİR
- Addressing parametric uncertainties in autonomous cargo ship heading control
Otonom kargo gemisi yön kontrolündeki parametrik belirsizliklerin ele alınması
AHMAD IRHAM JAMBAK
Yüksek Lisans
İngilizce
2023
Mekatronik Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiMekatronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
YRD. DOÇ. İSMAİL BAYEZİT
- Advanced mobility robustness optimization techniques in mobile heterogeneous networks with the inclusion of 5G
5G dahil mobil heterojen ağlarda gelişmiş mobilite sağlamlık optimizasyon tekniği
WAHEEB SALIM ABDULRAB TASHAN
Doktora
İngilizce
2023
Elektrik ve Elektronik MühendisliğiKocaeli ÜniversitesiElektronik ve Haberleşme Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. SULTAN ALDIRMAZ ÇOLAK
- Vessel detection from very high-resolution satellite images with deep learning methods
Derin öğrenme metotları kullanılarak çok yüksek çözünürlüklü uydu görüntülerinden gemi tespiti
FURKAN BÜYÜKKANBER
Yüksek Lisans
İngilizce
2022
Bilim ve Teknolojiİstanbul Teknik Üniversitesiİletişim Sistemleri Ana Bilim Dalı
PROF. DR. MUSTAFA YANALAK