Heuristic methods for the stochastic lot-sizing problem under the static-dynamic uncertainty strategy
Statik-dinamik belirsizlik stratejisi altındaki rassal parti büyüklüğü problemi için sezgisel yöntemler
- Tez No: 338439
- Danışmanlar: YRD. DOÇ. CEM İYİGÜN
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Endüstri ve Endüstri Mühendisliği, Industrial and Industrial Engineering
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2013
- Dil: İngilizce
- Üniversite: Orta Doğu Teknik Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Endüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: 72
Özet
Çalışmamızda bir parça için bir kademede gerçekleşen, sabit olmayan rassal taleple karşılaşan,sonlu planlama ufkuna sahip bir parti büyüklüğü problemini ele aldık. Uygulama gereği, üretim için kurulum zamanları planlama ufkunun başında belirlenip sabitlenmekte, parti büyüklükleri ise kurulum gerçekleşene kadar kesinleşmemektedir. Bu işletim şekli literatürde statik-dinamik belirsizlik stratejisi olarak bilinmektedir. Kapasite ve minimum parti büyüklüğü kısıtlarına sahip bir ortamda, statik-dinamik belirsizlik stratejisi için optimal politikanın temek stok politikası olduğu ispatlanmıştır. Ancak, optimal politika parametrelerinin hesaplanması planlama ufku uzunluğu ile üssel büyüyen çözüm zamanları üreten zahmetli bir tarama gerektirmektedir. Gerçek hayat problemlerinde ortaya çıkabilecek bu sorunu gidermek adına, yedi farklı sezgisel yöntem üreterek bunları çözüm kalitesi ve hesaplama verimliliği açısından karşılaştırdık. Geniş çaplı sayısal çalışmamız, geliştirdiğimiz sezgisel yöntemler ve kombinasyonlarının optimal sonuçtan %1?in altında sapma gösterdiğini ispatlamıştır.
Özet (Çeviri)
We consider a lot-sizing problem in a single-item single-stage production system facing nonstationary stochastic demand in a finite planning horizon. Motivated by practice, the set-up times need to be determined and frozen once and for all at the beginning of the horizon while decision on the exact lot sizes can be deferred until the setup time. This operating scheme is referred to as the static-dynamic uncertainty strategy in the literature. For a capacitated system with minimum lot size restrictions, it has been shown that a modified base stock policy is optimal under the static-dynamic uncertainty strategy. However, the optimal policy parameters require an exhaustive search for which the computational time grows exponentially in the number of periods in the planning horizon. In order to alleviate the computational burden for real-life size problems, we develop and test seven di erent heuristics for computational effciency and solution quality. Our extensive numerical experiments show that optimality gaps below 1% can be attained in reasonable running times by using a combination of these heuristics.
Benzer Tezler
- Elektrikli araç şarj istasyonlarında sezgisel yöntemler kullanılarak talep cevabı tabanlı optimum enerji yönetimi
Demand response based optimum energy management using heuristic methods in electric vehicle charging stations
BİLAL CANOL
Yüksek Lisans
Türkçe
2023
Elektrik ve Elektronik Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiElektrik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. BELGİN TÜRKAY
- Melez üretim sisteminde CONWIP kontrolü ve parti bölmesinin birlikte modellenmesi
Modelling of a hybrid manufacturing system with lot splitting under CONWIP production control
CANAN AĞLAN
Doktora
Türkçe
2014
Endüstri ve Endüstri Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiEndüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. MEHMET BÜLENT DURMUŞOĞLU
- Development of heuristic optimization methods and experimental simulation design for the components and resources of healthcare
Sağlık bileşenleri ve kaynakları için sezgisel optimizasyon yöntemlerinin ve deneysel simülasyon tasarımının geliştirilmesi
ABDULKADİR ATALAN
Doktora
İngilizce
2019
Endüstri ve Endüstri MühendisliğiMarmara ÜniversitesiEndüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ CEM ÇAĞRI DÖNMEZ
- Learning to drive in a simulated environment using deep reinforcement learning
Derin pekiştirmeli öğrenme kullanarak simüle edilmiş bir ortamda araç kullanmayı öğrenmek
MUSTAFA CEMİL GÜNEY
Yüksek Lisans
İngilizce
2022
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolGebze Teknik ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ YAKUP GENÇ
- Heuristic algorithms for solving chemical shift assignment problem in protein structure determination
Sezgisel algoritmalar ile protein yapı belirlemesindeki kimyasal kayma atama probleminin çözümü
EMEL MADEN YILMAZ
Doktora
İngilizce
2021
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Teknik ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. AYŞE ŞİMA UYAR
PROF. DR. PETER GÜNTERT