Yapay arı kolonisi algoritması ve permütasyon akış tipi çizelgeleme problemine uygulanması
Artificial bee colony algorithm and its application to permutation flow job scheduling problem
- Tez No: 325150
- Danışmanlar: YRD. DOÇ. DR. GÖKHAN AKYÜZ
- Tez Türü: Doktora
- Konular: İşletme, Business Administration
- Anahtar Kelimeler: Akış tipi atölyeler, Optimizasyon, Optimizasyon modelleri, Yapay arı kolonisi algoritması, Yapay zeka, İş akışı çizelgeleme, Flow type workshop, Optimization, Optimization models, Artificial bee colony algorithm, Artificial intelligence, Flow shop scheduling
- Yıl: 2012
- Dil: Türkçe
- Üniversite: Akdeniz Üniversitesi
- Enstitü: Sosyal Bilimler Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: İşletme Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: Belirtilmemiş.
Özet
Akış tipi çizelgeleme problemi endüstri mühendisliği alanında son 50 yılın muhtemelen en çok bilinen problemidir. Bir ve iki makine durumu için kesin çözümler olmakla beraber, makine sayısının üçten fazla olduğu durumlarda problem NP-Zor sınıfına girmekte ve optimum çözümü bulmak zorlaşmaktadır. Bu zorlayıcı ortam, pek çok araştırmacının ilgisini çekmektedir. Yapay arı kolonisi (ABC) algoritması, Karaboğa (2005) tarafından arıların doğadaki davranışları temel alınarak geliştirilen popülasyon tabanlı bir optimizasyon tekniğidir. Öncelikle sayısal optimizasyon problemlerinde kullanılan algoritma, son zamanlarda çeşitli mühendislik problemlerinde de başarıyla uygulanmıştır. Bu tez çalışmasında, ABC algoritması permütasyon akış tipi çizelgeleme problemine uygulanmıştır. Geliştirilen algoritmanın performansı literatürde sıklıkla kullanılan Carlier, Reeves ve Taillard test problemlerine uygulanmış ve sonuçları farklı metasezgisel yöntemlerle karşılaştırılmıştır. Geliştirilen algoritma Carlier ve Reeves problem gruplarında literatürde yer alan pek çok çalışmadan daha başarılı sonuçlar üretmiştir. Reeves23 test problemi için, yeni bir en iyi değer elde edilmiştir. Taillard test problemlerinde ise, karşılaştırma için kullanılan diğer metasezgisel algoritmalarla rekabetçi sonuçlar elde edilmiştir. Bazı problemlerde diğer algoritmalardan daha başarılı değerler bulunurken, kimi problemlerde de küçük farklarla rakip algoritmaların gerisinde kalmıştır
Özet (Çeviri)
Flow shop scheduling problem (FSSP) is probably one of the most well known industrial engineering problem of the past 50 years. Although there are exact solutions for one or two machines, the problem becomes NP-hard for three or more machines. This challenging environment attracts many researchers to offer more efficient solution algorithms. Artificial Bee Colony (ABC) algorithm is a relatively new swarm intelligence-based algorithm proposed by Karaboğa (2005), inspired by the intelligent foraging behaviors of honeybee swarms. Primarily used for solving numerical optimization problems, it is now used widely in different engineering problem types. In this study, ABC algorithm is applied to permutation flow shop scheduling problem. Performance of the algorithm is tested by using Carlier, Reeves and Taillard test instances and compared against different metaheuristic-based methods. For the Carlier and Reeves instances, the proposed ABC algorithm produced better results than most of the known metaheuristic algorithms in the literature. A new best solution is gained for the Reeves23 test problem. Some competitive results are found for the Taillard test problems against different metaheuristic methods used for comparing. In some instances, ABC algorithm performed better than the other methods, whereas in some instances its solutions are slightly worse than the others.
Benzer Tezler
- Dağıtık permütasyon akış tipi çizelgeleme problemlerinin yapay arı koloni algoritması ile çözümü
Solution of distributed permutated flow shop scheduling problems and artificial bee colony algorithm
İPEK ARSEVEN
Yüksek Lisans
Türkçe
2019
Endüstri ve Endüstri MühendisliğiKonya Teknik ÜniversitesiEndüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. AHMET SARUCAN
- Bi-objective no-wait permutation flowshop scheduling problems
İki amaçlı beklemesiz permutasyon akış tipi çizelgeleme problemleri
DAMLA YÜKSEL
Yüksek Lisans
İngilizce
2019
Endüstri ve Endüstri MühendisliğiYaşar ÜniversitesiEndüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. LEVENT KANDİLLER
PROF. DR. MEHMET FATİH TAŞGETİREN
- Yapay arı kolonisi algoritması kullanarak gezgin satıcı probleminin Türkiyedeki il ve ilçe merkezlerine uygulanması
Evaluation of traveling salesman problem to the nodes of city and township centers by using artificial bee colony algorithm
MELİKE RUHAN AKÇA
Yüksek Lisans
Türkçe
2011
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolSelçuk ÜniversitesiElektronik ve Bilgisayar Sistemleri Eğitimi Ana Bilim Dalı
YRD. DOÇ. DR. HASAN ERDİNÇ KOÇER
- Yapay arı kolonisi algoritması için yeni seçme ve arama mekanizmalarının geliştirilmesi
Development of new selection and searching mechanisms for artificial bee colony algorithm
RESUL ÖZDEMİR
Yüksek Lisans
Türkçe
2012
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolErciyes ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
YRD. DOÇ. DR. BİLAL BABAYİĞİT
- Yapay arı kolonisi algoritması ile Kayseri ve civarı elektrik tüketim verilerinin analizi
Electricity consumption data analysis of Kayseri and vicinity using artificial bee colony algorithm (ENG)
GÜLÇİN ÖZLÜ
Yüksek Lisans
Türkçe
2018
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolErciyes ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. CELAL ÖZTÜRK