Geri Dön

Yapay arı kolonisi algoritması ve permütasyon akış tipi çizelgeleme problemine uygulanması

Artificial bee colony algorithm and its application to permutation flow job scheduling problem

PDF İndir

  1. Tez No: 325150
  2. Yazar: ÖMÜR TOSUN
  3. Danışmanlar: YRD. DOÇ. DR. GÖKHAN AKYÜZ
  4. Tez Türü: Doktora
  5. Konular: İşletme, Business Administration
  6. Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
  7. Yıl: 2012
  8. Dil: Türkçe
  9. Üniversite: Akdeniz Üniversitesi
  10. Enstitü: Sosyal Bilimler Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: İşletme Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
  13. Sayfa Sayısı: 111

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

  1. Tez No

    551255

    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

    Türkçe

    2019

    Endüstri ve Endüstri MühendisliğiKonya Teknik Üniversitesi

    Endüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. AHMET SARUCAN

  2. Tez No

    573798

    Bi-objective no-wait permutation flowshop scheduling problems

    İki amaçlı beklemesiz permutasyon akış tipi çizelgeleme problemleri

    DAMLA YÜKSEL

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2019

    Endüstri ve Endüstri MühendisliğiYaşar Üniversitesi

    Endüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. LEVENT KANDİLLER

    PROF. DR. MEHMET FATİH TAŞGETİREN

  3. Tez No

    517222

    Channel estimation in OFDM system using neural network combined with artificial bee colony algorithm

    Yapay arı kolonisi algoritması ile birleştirilmiş yapay sinir ağı kullanarak OFDM sisteminde kanal kestirimi

    SIDRA MEO RAJPUT

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2018

    Elektrik ve Elektronik MühendisliğiErciyes Üniversitesi

    Elektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. NECMİ TAŞPINAR

  4. Tez No

    357033

    Optimizasyon problemlerinin çözümü için yapay arı kolonisi algoritması tabanlı yeni yaklaşımlar

    Novel approaches based on articial bee colony algorithm to solve optimization pronlems

    MUSTAFA SERVET KIRAN

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    2014

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolSelçuk Üniversitesi

    Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    YRD. DOÇ. DR. MESUT GÜNDÜZ

  5. Tez No

    794600

    Soğuk hava deposunda yeşil sipariş sıralama probleminin yapay arı kolonisi algoritması ve genetik algoritma ile çözülmesi

    Green order sorting problem in cold storage by artificial bee colony algorithm and genetic algorithm

    SERRA KÖKSAL

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2023

    Endüstri ve Endüstri MühendisliğiSakarya Üniversitesi

    Endüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. HARUN REŞİT YAZĞAN

Geri Dön