Geri Dön

Genetik algoritma ve karınca koloni algoritması ile melez model oluşturularak ERP sistemlerinde kapasite planlamasının yapılması

Scheduling with creating a hybrid model of genetic algorotihm and ant colony at ERP systems

  1. Tez No: 341286
  2. Yazar: CELAL BİLGİN
  3. Danışmanlar: DOÇ. DR. ADEM KARAHOCA
  4. Tez Türü: Yüksek Lisans
  5. Konular: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Bilim ve Teknoloji, Computer Engineering and Computer Science and Control, Science and Technology
  6. Anahtar Kelimeler: ERP, genetik algoritma, karınca koloni algoritması, Kapasite planlama, optimizasyon, ERP, genetic algorithm, ant colony, schedule, optimization
  7. Yıl: 2013
  8. Dil: Türkçe
  9. Üniversite: Bahçeşehir Üniversitesi
  10. Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Bilgi Teknolojileri Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
  13. Sayfa Sayısı: 209

Özet

Günümüzde firmalar tüm süreçlerini kontrol altına alıp, iş zekası uygulamaları ile otonom kontroller oluşturmak istemektedir. Bu noktada sistemin en temelinde vazgeçilmez olan erp programlarıdır. Erp programları verilerin oluştuğu ve saklandığı en tabandaki sistemdir. İş zekası uygulamaları oluşan verileri yorumlayıp belirlenen kararları vermesi için sistemi tamamlayan bir parçadır.Üretim yapan firmalar, üretim hattını doğru planlayabilmesi için, maliyet başta olmak üzere verimlilik, siparişlerin zamanında yetişmesi gibi birçok kısıtı sağlanmaları gerekmektedir. Kapasite planlama; içerisinde operasyonlar arası gecikmeler, makinaların boşta kalması, işlerin üretim hatlarına doğru dağıtılması, siparişlerin zamanında hazır olması, kurulum süreleri, aktivite maliyetleri, stokta bulundurma maliyeti ve benzeri bir çok maliyet kaynağının doğru dağıtılması ve/veya kullanılması gibi karmaşık bir yapı bulunduran bir optimizasyon problemidir.Genetik algoritmaları ve karınca koloni algoritmaları ile yapılmış kapasite planlama problemlerinin çözümleri literatürde mevcuttur. Genetik algoritmalar bir çözüm popülasyonu oluşturmak ve bu popülasyonu her jenerasyonda daha iyiye götürme konusunda bir altyapı sağlarken, karınca koloni algoritması sıralama problemlerinin çözümünde bir alt yapı sağlamaktadır.Bu tezin amacı firmalarda kapasite planlama problemini çözerken genetik algoritma ve karınca koloni algoritmasından melez bir model oluşturup, amaç fonksiyonu tanımlarına göre bir çözüm kümesi oluşturmaktır. Çözüm testleri için Java 7.0 kullanılarak bir program geliştirilmiştir.

Özet (Çeviri)

Todays companies demand to take control all processes and build autonomous systems using business intelligence applications. The ERP programs are the essential frameworks to meet these demands. ERP systems integrate internal and external management information across an organization, while business intelligence process and evaluate these collected data.In order to schedule a production line, the companies need to provide constraints such as costing, efficiency and preparing orders on time. Scheduling is an optimization problem including complex systems like tardiness, idle times, distributing operations to production line, activity costs, set-up times and earliness stocks.There are solutions about scheduling reported in literature using genetic algorithms and ant colony optimization. While genetic algorithms generate a solution population and improve it on each generation, ant colony algorithms are based on the solving of ordering problems.The aim of this study is to design a hybrid model of genetic and ant colony algorithms in solving schedule problems of companies by generating a set of solutions for aim functions. The proposed model was coded by using Java 7.0 programming language

Benzer Tezler

  1. Meta-analysis of microRNA and gene selection using machine learning

    Makine öğrenmesi kullanarak microRNA meta-analizi ve gen seçimi

    ELNAZ PASHAEI

    Doktora

    İngilizce

    İngilizce

    2017

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolYıldız Teknik Üniversitesi

    Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. NİZAMETTİN AYDIN

  2. Optimization of time-cost-resource trade-off problems in project scheduling using meta-heuristic algorithms

    Modern-sezgisel yöntemlerle proje planlamasında zaman-maliyet-kaynak ödünleşim problemlerinin optimizasyonu

    ÖNDER HALİS BETTEMİR

    Doktora

    İngilizce

    İngilizce

    2009

    İnşaat MühendisliğiOrta Doğu Teknik Üniversitesi

    İnşaat Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. RIFAT SÖNMEZ

  3. Çok amaçlı esnek atölye tipi çizelgelemenin meta-sezgisel optimizasyon yöntemleri ile çözümü ve kıyaslanması

    Solution and comparison of multiobjective flexible job-shop scheduling with meta-heuristic optimization methods

    ZELİHA ÖNAL

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2020

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolYıldız Teknik Üniversitesi

    Endüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. DOĞAN ÖZGEN

  4. Sarmal ve çevik yazılım geliştirme çizelgesinin sezgisel yöntemlerle optimizasyonu ve karşılaştırması

    Optimization and comparing spiral and agile software development scheduling by using heuristic algorithms

    MAHMUT BAŞ

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2015

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolBahçeşehir Üniversitesi

    Bilgi Teknolojileri Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. ADEM KARAHOCA

  5. Çoklu gezgin satıcı probleminin sezgisel algoritmalar ile çözümü

    Solving the multiple traveling salesman problem using heuristic algorithms

    SEVDA DAYIOĞLU GÜLCÜ

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2019

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolKonya Teknik Üniversitesi

    Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. HUMAR KAHRAMANLI