Genetik algoritmalar yardımıyla iş atölye çizelgelemesi üzerine bir çalışma
A study about job-shop scheduling with the help of genetic algorithms
- Tez No: 423051
- Danışmanlar: PROF. DR. LEVENT ŞENYAY
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Ekonometri, Econometrics
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2015
- Dil: Türkçe
- Üniversite: Dokuz Eylül Üniversitesi
- Enstitü: Sosyal Bilimler Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Ekonometri Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: 121
Özet
Gelişen ekonomilerde işletmelerin en önemli hedeflerinden biri, ürünün imalat sürecinin en kısa sürede tamamlanması ve müşteri talebinin istenilen zamana uygun bir şekilde yerine getirilmesidir. Birden fazla siparişin yer aldığı üretim sistemlerinde, makina-iş atama çizelgelemeleri sırasında yaşanılan problemlerin çözümünde çeşitli yöntemler ve yaklaşımlar kullanılmaktadır.Atölye çizelgeleme problemleri, NP zor problem sınıfına girmektedir. Bu tür problemlerin tam çözüm değerleri klasik yöntemler ile elde edilememektedir. Birden çok (N) makinadan oluşan atölyelerde çizelgeleme problemlerinin çözümünde sezgisel yöntemler kullanılmaktadır. Bu sezgisel yöntemlerden biri de Genetik Algoritmalar (GA)' dır. Bu tez çalışmasında, çizelgeleme problemlerinin bir türü olan iş atölye çizelgeleme problemlerinde, siparişlerin en kısa sürede tamamlanması için sezgisel yöntemlerden biri olan Genetik Algoritma'yı kullanan üç farklı çalışma incelenmiştir. Bu üç çalışmanın her biri atölye çizelgeleme problemi olup, GA'nın farklı metodları ile çözümlenmiştir. Bu çalışmalarda GA ile elde edilen sonuçların ve klasik yöntemlerle olan kıyaslamaları incelenmiştir. çalışmaların birbirleri arasındaki ortak yönleri ve farklılıkları değerlendirilmiştir.Bu tez sonucunda, GA' nın farklı metodlar , farklı genetik operatörler, farklı varsayım ve koşullar ile farklı sektörlerdeki elde edilen sonuçlar karşılaştırılmıştır.
Özet (Çeviri)
One of the main important goals in groving economics is to minimize manufactoring process of product and to fulfill appropriately desired time of customer demand. In manufactoring systems that there are multiple orders , different methods and approaches are used to solve the problems that schedule in machine- job installation.The job shop schedulings located in class of the hard problem(NP). Complete solution values of these problems can not be obtained with conventional methods. In the shops consisting of more than one (N) machines, heuristic mesthods are used to solve scheduling problems. One of these heuristic methods is Genetic Algorithms (GA). In this thesis, in the job shop schedulings that are a type of scheduling problems, three different studies that use Genetic Algorithm (GA) of the heuristics methods are searched to be completed in orders as soon as possible. Each of these three studies is ajob shop scheduling problem and they are solved with the different methods of GA. In this studies, comparasioans between results of GA and results of classic scheduling method are researched. Studies between in commons and differents have commented.A result of this thesis, results that are obtained in different sectors with different methods of GA, different genetic operators and different conjectures are compared.
Benzer Tezler
- Esnek atölye tipi çizelgeleme problemi için bir hibrid genetik algoritma yaklaşımı
A hybrid problem perturbation and genetic algorithm for the flexible job-shop scheduling problem
BİLAL METO
Yüksek Lisans
Türkçe
2013
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolTOBB Ekonomi ve Teknoloji ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. KADİR ERTOĞRAL
DOÇ. DR. ERDOĞAN DOĞDU
- Genetik algoritmalar yardımıyla optimizasyon;
Optimisation with genetic algorithms
FECİRE NİHAN AKAN
Yüksek Lisans
Türkçe
1997
Elektrik ve Elektronik MühendisliğiUludağ ÜniversitesiElektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
YRD. DOÇ. DR. MURAT TÜRE
- Genetik algoritmalar yardımıyla acil servis istasyonu yerleşiminin optimizasyonu
Optimization of location of emergency service station using genetic algorithms
KEMAL ÇAKAR
- Kontrol sistemleri için bulanık PID kontrolörlerin genetik algoritmalar yardımıyla ayarlanması
Tuning of fuzzy PID controllers by genetic algorithms for control systems
ÖMER GÜVENÇ KARAOĞLAN
Yüksek Lisans
Türkçe
2007
Elektrik ve Elektronik Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiElektrik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ.DR. FUAT GÜRLEYEN
- Kentsel tasarımda genetik algoritmalar yardımıyla bir optimizasyon çalışması
An optimization study with genetic algorithms in urban design
MEHMET ARİK