Discrete particle swarm optimization and differential evolution algorithms for flow shop scheduling problems
Akış tipi çizelgeleme problemleri için kesikli sürü parçacık optimizasyonu ve diferansiyel evrimsel algoritması
- Tez No: 342781
- Danışmanlar: YRD. DOÇ. DR. MEHMET ŞEVKLİ
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Endüstri ve Endüstri Mühendisliği, Industrial and Industrial Engineering
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2009
- Dil: İngilizce
- Üniversite: Fatih Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Endüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: 93
Özet
Bu çalışmada akış tipi atölyelerdeki işlerin toplam tamamlanma sürelerini minimize etmeye çalıştım. Toplam tamamlanma süresi işlerin bitiş zamanını gösteren performans kriteridir. Sürü parçacık optimizasyonu ve ayırtedici evrimsel algoritması akış tipi atölyelerdeki gibi kombinatoryel optimization problemlerini çözmek için kullanılan sezgisel yöntemlerdir. Bu iki farklı yöntem, akış tipi çizelgeleme problemleri için toplam tamamlanma süresini minimize etme kriteri altında önerildi. Algoritmalarda Taillard veri setinin işlem süreleri kullanıldı. Her bir algoritmanın işlemci süreleri ve performans değerleri hesapları elde edildi. Her iki algoritmanın m makinadaki en optimal iş sıralamasındaki performansları karşılaştırıldı. Yapılan deneylerde SPPSO ve DDE algoritmaları, PSO ve DPSO algoritmalarına karşın daha iyi sonuçlar vermiştir.
Özet (Çeviri)
In this study, I tried to minimize the makespan of jobs in flow shops. The makespan criterion is a measure for total completion time of all jobs. Particle Swarm Optimization and Differential Evolution algorithms are heuristic methods used for solving combinatorial optimization problems like flow shop scheduling problems. These two different methods are proposed for the flow shop scheduling problem with minimizing makespan criterion. The algorithms are implemented using the processing time of Taillard benchmark data sets. The computational results are obtained to evaluate the fitness and cpu time for each algorithm. The performances of both algorithms to find optimal processing sequence for the jobs through m machines are compared. It is concluded from the experiments that SPPSO and DDE algorithms performed better results to compare PSO and DPSO algorithms.
Benzer Tezler
- Dynamic security enhancement of power systems via population based optimization methods integrated with artificial neural networks
Yapay sinir ağlarının entegre edildiği popülasyon tabanlı optimizasyon yöntemleriyle güç sistemlerinin dinamik güvenliğinin iyileştirilmesi
CAVİT FATİH KÜÇÜKTEZCAN
Doktora
İngilizce
2015
Elektrik ve Elektronik Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiElektrik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. VEYSEL MURAT İSTEMİHAN GENÇ
- Closed-loop flow separation control in the backward facing step flow using fuzzy-based PID controller
Bulanık tabanlı PID kontrolcü kullanarak geri basamak akışının kapalı döngü akış ayırma kontrolü
HAMED RAHMATI AYDENLOU
Yüksek Lisans
İngilizce
2022
Havacılık Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiMakine Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ ABDUSSAMET SUBAŞI
- Büyük boyutlu veriler için metasezgisel yöntemler ile öznitelik indirgemede yeni bir yaklaşım geliştirilmesi
Developing a new approach to feature selection with metaheuristic methods for large scale data
ESİN AYŞE ZAİMOĞLU
Doktora
Türkçe
2023
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolSakarya ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. NİLÜFER YURTAY
- Sosyal örümcek algoritmasının sürekli ve ayrık optimizasyon problemlerinde performans iyileştirmeleri
Performance improvements of social spider algorithm in continuous and discrete optimization problems
EMİNE BAŞ
Doktora
Türkçe
2020
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolKonya Teknik ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. ERKAN ÜLKER
- Yerel aramalı kesikli farksal evrim algoritması ve kesikli parçacık sürü en iyileme algoritması kullanarak gezgin satıcı probleminin çözümü
Solving traveling salesman problem by discete differential evolution algorithm and discrete particle swarm optimization algorithm with local search
YELİZ KOCAMAN
Yüksek Lisans
Türkçe
2010
İşletmeYaşar Üniversitesiİşletme Ana Bilim Dalı
PROF. DR. MEHMET EDİP TEKER
PROF. DR. MEHMET FATİH TAŞGETİREN