Geri Dön

Genetik programlama ile öncelik kuralları ve çizelgeleme algoritmalarının keşfi

Discovering priority rules and scheduling algorithms using genetic programming

  1. Tez No: 348601
  2. Yazar: METE ALİKALFA
  3. Danışmanlar: PROF. DR. MUZAFFER KAPANOĞLU
  4. Tez Türü: Doktora
  5. Konular: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Endüstri ve Endüstri Mühendisliği, İstatistik, Computer Engineering and Computer Science and Control, Industrial and Industrial Engineering, Statistics
  6. Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
  7. Yıl: 2013
  8. Dil: Türkçe
  9. Üniversite: Eskişehir Osmangazi Üniversitesi
  10. Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: İstatistik Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
  13. Sayfa Sayısı: 169

Özet

Günümüzün verimlilik odaklı dünyasında çizelgeleme önemli ekonomik fırsatlara sahip kritik bir problemdir. Diğer yandan, çizelgeleme problemleri birçok optimizasyon probleminin belkemiği olarak değerlendirilebilir. Bu problemlerin fırsatları ve zorluğu yıllar içinde birçok araştırmacının ilgisini çekmiştir. Çizelgeleme problemlerinin çeşitliliği ve karmaşıklığı sonucunda birçok çizelgeleme kuralı ve algoritma ortaya çıkmıştır. Bunların çoğu kabul edilebilir hesaplama sürelerinde yaklaşık sonuçlar bulmakta, bazıları ise optimum çözüm sunmaktadır. Bu doktora tezinde, çizelgeleme problemlerinin çözümü amacıyla çizelgeleme kuralları ve algoritmalarının otomatik keşfi ile ilgili bir yapı sunulmaktadır. Bu çalışmanın altında yatan motivasyon, tam otomatik çizelgeleme sistemlerinin olanaklı hale getirilmesidir. Bu tür sistemlerin hayata geçirilebilmesi endüstriyel sistemlerden lojistik ve servis sistemlerine kadar geniş bir alanda, anında ve önemli bir katkı sağlayabilecektir. Uzun vadede, çizelgeleme kurallarının ve algoritmaların otomatik keşfi, çizelgelemenin ötesinde herhangi bir problem için algoritmik çözümlerin keşfine olanak sağlayabilecektir. Çizelgeleme kurallarının ve algoritmaların otomatik keşfi çoklu ifade genetik programlama tekniği kullanılarak ve öncül alan bilgileri verilmeden gerçekleştirilmiştir. Geliştirilmiş öğrenme sistemi, çizelgeleme kuralları ve algoritmaları çok basit operatörleri ve problemle ilgili nitelikleri kullanarak sıfırdan keşfetmiştir. Deneysel sonuçlarımız keşfettiğimiz çizelgeleme kuralları ve algoritmaların literatürdekilerden çok daha iyi olduğunu göstermektedir. Buna ek olarak, aynı yaklaşımla iyi bilinen iki algoritma da keşfedilmiştir. Elde ettiğimiz sonuçlar araştırmacıları çizelgeleme problemlerini yeni bir doğrultuda ele almak bakımından cesaretlendirecektir: Problemlerin kendilerini çözmek yerine yeni çizelgeleme kuralları ve algoritmaların keşfinin tercih edilmesi.

Özet (Çeviri)

In today's productivity-oriented world, scheduling is a critical problem having significant economic opportunities. On the other hand, scheduling problems can be considered as the backbone of a wide range of combinatorial optimization problems. The opportunities as well as challenges of the scheduling problems have attracted many researchers over years. The variety and the complexity of scheduling problems have resulted in a list of dispatching rules and algorithms to address the practitioners needs mostly approximate solutions with acceptable computation times and few with optimal solutions. This dissertation proposes the automated discovery of dispatching rules and algorithms for scheduling problems. The underlying motive of the study is to enable fully automated scheduling systems with no supervision. The realization of such systems may seem to have immediate and significant contributions on the applications of the industrial systems to logistics and service systems as well. In the long-term, the impact of the automated discovery of dispatching rules and algorithms may lead to discover algorithmic solutions solely on computational intelligence for any problem beyond scheduling. The automated generation of dispatching rules and algorithms have been achieved by using a novel multi-expression genetic programming with no a priori domain knowledge. The developed multi-expression genetic programming have discovered the dispatching rules and algorithms from scratch by using very simple operators and attributes related to the problem in hand. Experimental results show that automatically discovered priority rules and scheduling algorithms by our genetic programming framework outperforms the literature. Moreover, the two well-known algorithms have been discovered by the same approach. We expect the results will encourage researchers towards a new direction in dealing with scheduling problems: Discovering a new dispatching rule or algorithm might be preferred over solving the problem itself.

Benzer Tezler

  1. Bulanık çok modlu kaynak kısıtlı proje çizelgeleme problemlerinin çözümü için matematiksel bir model

    A mathematical model for the solution of the fuzzy multi mode resource-constrained project scheduling problems

    ÖMER ATLI

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    2012

    Endüstri ve Endüstri MühendisliğiHava Harp Okulu Komutanlığı

    Endüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. CENGİZ KAHRAMAN

  2. İş yaşam dengesi bakışıyla hastane personelinin genetik algoritma yöntemi ile çizelgelenmesi

    Scheduling of hospital staff with genetic algorithm method in terms of work-life balance

    MURAT SERDAR EMEK

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2016

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolSüleyman Demirel Üniversitesi

    Endüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    YRD. DOÇ. DR. HALİL İBRAHİM KORUCA

  3. Multi objective early-stage design optimization of multifamily residential projects

    Çok daireli konut projelerinin çok amaçlı erken aşama tasarım optimizasyonu

    EYMEN ÇAĞATAY BİLGE

    Doktora

    İngilizce

    İngilizce

    2024

    Mimarlıkİstanbul Teknik Üniversitesi

    Mimarlık Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. HAKAN YAMAN

  4. A novel line balancing problem: Complex constrained assembly line balancing

    Yeni bir montaj hattı dengeleme problemi: Karmaşık kısıtlı montaj hattı dengeleme

    ALİYE AYÇA SUPÇİLLER

    Doktora

    İngilizce

    İngilizce

    2010

    Endüstri ve Endüstri MühendisliğiDokuz Eylül Üniversitesi

    Endüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. LATİF SALUM

  5. A genetic algorithm for the resource constrained project scheduling problem

    Kısıtlı kaynaklı iş programlaması probleminin genetik algoritmalar ile çözülmesi

    ERDEM ÖZLEYEN

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2011

    İnşaat MühendisliğiOrta Doğu Teknik Üniversitesi

    İnşaat Mühendisliği Bölümü

    DOÇ. DR. RIFAT SÖNMEZ