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
- Tez No: 334377
- Danışmanlar: DOÇ. DR. KADİR ERTOĞRAL, DOÇ. DR. ERDOĞAN DOĞDU
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Endüstri ve Endüstri Mühendisliği, Computer Engineering and Computer Science and Control, Industrial and Industrial Engineering
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2013
- Dil: Türkçe
- Üniversite: TOBB Ekonomi ve Teknoloji Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: 96
Özet
Çizelgeleme problemleri üretim sistemleri için önemli ve klasik problemlerden birisidir. Üretim sistemlerindeki çizelgeleme problemlerinin en genel hallerinden birisi de esnek atölye tipi çizelgeleme problemidir. Esnek atölye tipi çizelgeleme probleminin (EATÇP) atölye tipi problemden temel farkı bir operasyonun yapılabileceği alternatif makinelerin ya da üretim merkezlerinin olmasıdır. NP (Non deterministic polynomial)-zor sınıfa giren bu önemli problem için sonuç en iyilenmeye çalışıldığında problemin büyüklüğüne bağlı olarak ya problem çözülememekte ya da çok uzun zamanlara ihtiyaç duyulmaktadır. Çalışmamızda daha hızlı ve iyi sonuçlar alan bir meta-sezgisel geliştirilmiştir. Geliştirilen algoritma, amaç olarak son işin tamamlanma zamanını alan, hibrid bir meta sezgisel algoritmadır. Algoritmamız üç temel aşamadan oluşmaktadır; problem rassal değişim sezgiseli, genetik meta sezgisel ve lokal iyileştirme aşaması. Problem rassal değişim sezgiseli, genetik algoritma için kaliteli ilk nesil çözümlerinin bulunmasında kullanılmaktadır. İlk nesil oluşturulurken rassal değişim sezgiseli ile operasyonların işlenme zamanları üzerinde eksi ve artı yönde yüzdesel değişiklikler yapılarak seçtiğimiz öncelik bazlı kurallar yardımıyla çizelgeler oluşturulmaktadır. Genetik algoritmayla iyileştirilen çözüm nesilleri son aşamada lokal olarak daha da iyileştirilmeye çalışılmaktadır. Literatürdeki yaklaşımlar ile bizim önerimiz olan bazı yaklaşımları harmanladığımız hibrid sezgiselimiz, literatürdeki test problemleri üzerinde denenmiş ve etkin bir şekilde çalıştığı gözlemlenmiştir.
Özet (Çeviri)
One of the important and classical problems for production systems is the scheduling. Furthermore, one of the most general states of the scheduling problems in production systems is the flexible job-shop scheduling problem (FJSP). The main difference of the flexible job-shop scheduling problems from the regular job-shop scheduling problems is that in the flexible job-shop, we assume that an operation of a job can be performed in several alternative work centers, while in the regular job-shop case an operation can only be performed in a single work center. In order to optimize the result for this important problem, which is considered in NP-hard class, it becomes impossible to solve or long time periods are required for a solution. In this study, we suggest a hybrid meta heuristic for FJSP with the objective of minimizing the makespan. Our algorithm has three stages; a problem perturbation heuristic, a genetic meta algorithm, and a local improvement phase. The perturbation heuristic aims at producing a high quality initial generation of solutions for the genetic algorithm. While producing the initial generation, schedules are formed by means of priority rules by making positive negative changes on processing times of the operations with the perturbation heuristic. The genetic algorithm improves the generations of solutions subsequently and finally a local search phase at the end tries to further improve the solution found in the last generation. Our hybrid meta heuristic which is collated by the approaches we suggested and by the others in the literature is tried on the test problems from the literature and is observed that it works efficiently.
Benzer Tezler
- 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
- Çizelgeleme problemlerinde endüstri 4.0 uygulaması
Industry 4.0 application in scheduling problems
MEHMET EMİN AYDOĞDU
Yüksek Lisans
Türkçe
2020
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolHarran ÜniversitesiElektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ NURETTİN BEŞLİ
- Newly proposed algorithms based on column generation and metaheuristics for flexible job shop scheduling problem
Esnek atölye tipi çizelgeleme problemi için geliştirilen sütun üretme ve metasezgisellere dayalı algoritmalar
DİDEM ÇINAR
Doktora
İngilizce
2013
Endüstri ve Endüstri Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiEndüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. YUSUF İLKER TOPCU
- An ant colony optimization approach for the proportionate multiprocessor open shop
Orantılı esnek açık atölye tipi çizelgeleme için karınca kolonisi optimizasyonu yaklaşımı
ZEYNEP ADAK
Doktora
İngilizce
2020
Endüstri ve Endüstri MühendisliğiMarmara ÜniversitesiEndüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. SEROL BULKAN
DR. ÖĞR. ÜYESİ MAHMURE ÖVÜL ARIOĞLU AKAN