Metaheuristics for the no-idle permutation flowshop scheduling problem
Bekleme zamansız permütasyon akış tipi çizelgeleme problemi için sezgisel yöntemler
- Tez No: 354417
- Danışmanlar: DOÇ. DR. MEHMET FATİH TAŞGETİREN
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Endüstri ve Endüstri Mühendisliği, Industrial and Industrial Engineering
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2013
- Dil: İngilizce
- Üniversite: Yaşar Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Endüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: Belirtilmemiş.
Özet
Bu çalışmada, permütasyon akış tipi çizelgeleme probleminin, bekleme zamanlarına izin verilmeyen hali ele alınmıştır. Güçlü bir metasezgisel algoritma olan Genel Değişken Komşu Arama algoritması, dış döngüde ekle ve değiştir operasyonları, iç döngüde ise iteratif açgözlü algoritma ve iteratif bölgesel arama algoritması kullanılmıştır. Sunulan algoritmanın performansı, teknik yazında sunulan 4 farklı algoritmayla sonuçlarının karşılaştırılması ile ölçülmüştür. Karşılaştırma yapılan diğer algoritmalar şunlardır; (1) iteratif açgözlü, (2) değişken iteratif açgözlü, (3) hibrit ayrık farksal evrim algoritması, (4) farksal evrim ile değişken iteratif açgözlü algoritması. Bu algoritmaların performanslarını test etmek için http://soa.iti.es/rruiz sayfasında, Prof. Ruben Ruiz tarafından sunulan örnek problem yapısı kullanılmıştır. Yapılan karşılaştırmalar sonucunda Genel Değişken Komşu Arama algoritmasının, mevcut bilinen en iyi 250 sonucun 85 tanesini iyileştirdiği gözlenmiştir.
Özet (Çeviri)
In this thesis, a variant of permutation flowshop scheduling problem, where no-idle times are allowed on machines, is considered and a metaheuristic algorithm; a General Variable Neighborhood Search algorithm with insert and swap operations in outer loop and in the inner loop (Variable Neighborhood Descent phase), Iterated Greedy algorithm and Iterated Local Search algorithm is represented. The results of the algorithm are compared to the results with some other algorithms to measure the performance. These algorithms are; (1) an iterated greedy, (2) variable iterated greedy, (3) the hybrid discrete differential evolution and (4) variable iterated greedy algorithm with differential evolution algorithm. The performances of the proposed algorithms are tested on the Prof. Ruben Ruiz? benchmark suite that is presented in http://soa.iti.es/rruiz. Computational results are proposed and concluded as the GVNS algorithm further improved 85 out of 250 current best known solutions. In addition, these conclusions are supported by the paired T-tests and the interval plot.
Benzer Tezler
- Dağıtılmış permütasyon akış tipi atölye çizelgeleme problemleri
Distributed permutation flowshop scheduling problems
MÜNEVVER GÜNAY VAN
Doktora
Türkçe
2025
İstatistikVan Yüzüncü Yıl Üniversitesiİstatistik Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. ALPER HAMZADAYI
- Sürdürülebilir çok amaçlı atölye tipi çizelgeleme problemi için çözüm yaklaşımları
Solution approaches for multi-objective sustainable job shop scheduling problem
SADDAM HOCINE BOUZEGAG
Doktora
Türkçe
2025
Endüstri ve Endüstri MühendisliğiKonya Teknik ÜniversitesiEndüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. SAADETTİN ERHAN KESEN
- Hybridization of probabilistic graphical models and metaheuristics for handling dynamism and uncertainty
Değişimin ve belirsizliğin ele alınması için olasılıksal çizgesel biçelerin ve sezgi-üstlerinin melezleştirilmesi
GÖNÜL ULUDAĞ
Doktora
İngilizce
2021
Nörolojiİstanbul Teknik ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. AYŞE ŞİMA UYAR
- New solution techniques for no-wait permutation flowshop scheduling problems
Beklemesiz permütasyon akış tipi çizelgeleme problemleri için yeni çözüm teknikleri
DAMLA YÜKSEL
Doktora
İngilizce
2024
Endüstri ve Endüstri MühendisliğiYaşar ÜniversitesiEndüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. LEVENT KANDİLLER
- Atölye tipi çizelgeleme problemlerine parçacık sürü optimizasyonu yaklaşımı ve genetik algoritma modeli ile karşılaştırılması
A particle swarm optimization approach for the job shop scheduling problems and comparing with the genetic algorithm model
MEHMET ŞEVKLİ
Doktora
Türkçe
2005
Endüstri ve Endüstri Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiEndüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı
Y.DOÇ.DR. MEHMET MUTLU YENİSEY