Ardışık makinelerde çoklu operasyona sahip işlerin eş zamanlı çizelgelenmesi
Simultaneously scheduling of jobs with multiple operations in consecutive machines
- Tez No: 373732
- Danışmanlar: PROF. DR. H. CENK OZMUTLU, YRD. DOÇ. DR. MEHMET A. BEĞEN
- Tez Türü: Doktora
- Konular: Endüstri ve Endüstri Mühendisliği, Industrial and Industrial Engineering
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2014
- Dil: Türkçe
- Üniversite: Uludağ Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Endüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: 140
Özet
Bu doktora çalışmasının amacı; makine elverişlilik ve kaynak kısıtları altında ardışık makinelerde işlenmesi gereken farklı sayıda operasyona sahip işlerin bağımsız paralel makine ortamında eş zamanlı olarak çizelgelenmesi problemi için etkili çözüm yöntemleri geliştirmektir. Problemin çözümü için ilk olarak karışık tamsayılı programlama modeli (KTP1) geliştirilmiştir. Bu model teorik olarak problemi temsil etmekle birlikte, gerçek boyutlu problemlerin çözümünde yetersiz kalmıştır. Sonrasında, kısıt programlamanın özel kısıt tanımlamaları kullanılarak kısıt programlama modeli (KP1) geliştirilmiştir. KTP1 ve KP1 çözümleri karşılaştırılmış ve çeşitli iyileştirme çalışmaları gerçekleştirilmiştir. KP1 modelinin atama prosedürleri incelenerek blok atama yapabilen bir tamsayılı programlama modeli (TP1) geliştirilmiştir. Bu model de gerçek boyutlu problemlerle test edilmiş ve diğer yöntemlerden iyi olmasına rağmen optimal çözümlere istenen hızda ulaşamadığı görülmüştür. Bu problemi basitleştirmek amacıyla mantık-tabanlı Benders ayrıştırma tekniği (MTBA) kullanılmış ve MTBA1 ve MTBA2 olarak adlandırılan iki farklı algoritma geliştirilmiştir. Algoritmalarda kullanılan kesimler çeşitlendirilerek iyileştirme çalışmaları gerçekleştirilmiştir. Son olarak, MTBA algoritmasından esinlenilerek TP2/TP1 algoritması geliştirilmiş ve yöntemin optimum sonucu garantilediği ispatlanmıştır. Yapılan karşılaştırmalar sonucunda, TP2/TP1 algoritması ile dakikalar içinde gerçek boyutlu problemlerin optimal çözümlerine ulaşılabildiği görülmüştür.
Özet (Çeviri)
The aim of this PhD study is to develop effective solution approaches for a scheduling problem which have jobs with different number of operations that must be processed on consecutive machines regarding to the machine eligibility and resource restrictions in an unrelated parallel machine environment. Firstly, a mixed integer programming (MIP1) model is proposed for the solution of problem. Although MIP1 represents the problem in a theoretic way, it is insufficient to solve the real-world problems. Therefore, a constraint programming (CP1) model is developed by using special constraint definitions of constraint programming. MIP1 and CP1 results are compared with randomly generated data, and some improvement studies are performed. Considering the block scheduling behavior of the CP1 model, an integer programming (IP1) model is developed. The comparison results prove that IP1 generates better schedules than previous models, but it is not an efficient method to reach the optimal solutions of real-world problems. In order to simplify the complex scheduling problem, the logic-based Benders decomposition (LBBD) technique is used, two different algorithms are proposed: LBBD1 and LBBD2. To improve the solutions, the cuts in the algorithms are diversified. Finally, a new algorithm as IP2/IP1 is developed by inspiring from LBBD, and it is proved that IP2/IP1 guarantees the optimal solution of problems. The comparison results show that the IP2/IP1 algorithm reaches the optimal solution of real-world problems within minutes.
Benzer Tezler
- Machine learning approach to quantification of intra-tumour heterogeneity using genomic, epigenomic and proteomic data
Genomik, epigenomik ve proteomik verileri kullanarak tümor içi heterojenite nicelleştirmesine makine öğrenmesi yaklaşımı
ERSİN ONUR ERDOĞAN
Yüksek Lisans
İngilizce
2021
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Üniversitesi-CerrahpaşaBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ ÖZGÜR CAN TURNA
- Destek vektör makineleri ile fiyat tahminleri ve kuyumculuk sektöründe bir uygulama
Price forecasting with support vector machines and an application in jewelery sector
MÜNEVVER ELMAS
Yüksek Lisans
Türkçe
2012
Endüstri ve Endüstri Mühendisliğiİstanbul ÜniversitesiEndüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. ŞAKİR ESNAF
- Yapay zeka örüntü tanıma algoritması kullanarak sınıflandırma otomasyonunun tasarımı
Classification automation design using an artificial intelligence pattern recognition algorithm
HAYRETTİN TOYLAN
Doktora
Türkçe
2012
Makine MühendisliğiTrakya ÜniversitesiMakine Mühendisliği Ana Bilim Dalı
YRD. DOÇ. DR. HİLMİ KUŞÇU
- A methodology for energy optimization of buildings considering simultaneously building envelope HVAC and renewable system parameters
Binalarda yapı kabuğu, mekanik sistemler ve yenilenebilir enerji sistemleri parametrelerinin eş zamanlı enerji optimizasyonu için bir yöntem
MELTEM BAYRAKTAR
Doktora
İngilizce
2015
Enerjiİstanbul Teknik ÜniversitesiMimarlık Ana Bilim Dalı
PROF. DR. AYŞE ZERRİN YILMAZ
PROF. DR. MARCO PERINO
- A taxonomy of artificial neural networks
Yapay sinir ağlari'nin bir taksonomisi
ALP EREN YILMAZ
Yüksek Lisans
İngilizce
2020
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Teknik ÜniversitesiMatematik Ana Bilim Dalı
PROF. DR. ATABEY KAYGUN