Geri Dön

Sıra bağımlı ayar zamanı ve fazla mesai ile makine çizelgeleme

Machine scheduling with sequence dependent setup time and over time

  1. Tez No: 476683
  2. Yazar: ZEYNEP BÜLBÜL
  3. Danışmanlar: DOÇ. DR. HAKAN GÜLTEKİN
  4. Tez Türü: Yüksek Lisans
  5. Konular: Endüstri ve Endüstri Mühendisliği, Industrial and Industrial Engineering
  6. Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
  7. Yıl: 2017
  8. Dil: Türkçe
  9. Üniversite: TOBB Ekonomi ve Teknoloji Üniversitesi
  10. Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Endüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
  13. Sayfa Sayısı: 105

Özet

Bu çalışma kapsamında sıra bağımlı ayar zamanı ile tek makine çizelgeleme problemi ele alınmaktadır. Bir gerçek hayat uygulamasını temel alan problemin amacı, en küçük toplam fazla mesai değeri ile müşteri taleplerinin teslim tarihinden önce hazır olmasını sağlayan haftalık üretim çizelgesini belirlemektir. Fazla mesai ücretleri fazla mesai yapılan süreye bağlı olarak hesaplanmaktadır. Bu problem için günlük detayda çizelgeler oluşturulmaktadır. Problem için öncelikle karma tam sayılı matematiksel programlama modeli geliştirilmiştir. Bu optimizasyon problemi için yapılan testlerde gerçek hayat örnekleri için makul sürelerde çözüm bulunamadığı görüldüğünden çözüm zamanını azaltmak amacıyla bir ayrıştırma algoritması geliştirilmiştir. Mantıksal Benders ayrıştırma algoritması olarak adlandırılan bu yaklaşımla karmaşık esas problem, karma tam sayılı ana problem ve çeşitli sayıda kısıt programlama alt problemleri olarak, görece kolay çözülebilir problemlere ayrıştırılmaktadır. Ana problemde işlerin günlere atanmasına karar verilirken, alt problemlerde bu atamalara göre günlük çizelgeler belirlenmektedir. Algoritma alt problemlerin çözümüne göre tanımlanan olurluluk veya optimallik kesilerinin ana probleme eklenmesi ile devam etmektedir. Çalışma kapsamında algoritma, kesilerin eklenme şekline göre iteratif ve dallandırma ve kontrol olmak üzere iki farklı yaklaşımla uygulanmıştır. Ayrıştırma algoritması ile, makul süre içerisinde optimal çözümü belirlemenin zorlaştığı örnekler için, ayrıca bir tavlama benzetimi algoritması geliştirilmiştir. Tavlama benzetimi için başlangıç çözümü, geliştirilen çözüm kuran algoritmayla, soğuma şeması ise gerçekleştirilen parametre analizleriyle belirlenmiştir. Geliştirilen bütün çözüm yöntemlerinin performansı yapılan deneysel çalışmalarla analiz edilmiştir.

Özet (Çeviri)

In this study we considered a single machine scheduling problem with sequence dependent setup times from a real-world application. Our goal is to determine the weekly production schedule that minimizes the overtime with respect to deadlines. Here the available overtime periods are defined at the end of each day and related costs are calculated based on overtime use. Therefore the amount of overtime used at each day is determined through detailed schedules. We developed a mixed integer programming model for the problem. However our experimental studies showed that this optimization problem is intractable for real-world instances. A decomposition algorithm is proposed in order to decrease solution time. We developed a logic-based Benders decomposition algorithm which decomposes the original problem to a daily assignment problem and scheduling problems based on these assignments for each day. In this approach the master assignment problem is solved with mixed integer programming while sub scheduling problems are solved with constraint programming. The algorithm proceeds as the feasibility and optimality cuts, defined by the solutions obtained from subproblems, are added to the master problem. In the scope of this study related cuts are added either iteratively or with branch-and-check approach. For the instances that the decomposition algorithm could not find the optimal solution in a reasonable time, simulated annealing algorithm is used to obtain feasible solutions. In this context initial solution is determined through the constructive heuristic developed while cooling schedule is defined through parameter analyses. The performances of these solution approaches are tested through experimental studies.

Benzer Tezler

  1. Forecasting the performance of shale gas wells using machine learning

    Makine öğrenmesi kullanarak şeyl gaz kuyularının performansının tahmin edilmesi

    MOHAMMED SHEDAIVA

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2023

    Petrol ve Doğal Gaz Mühendisliğiİstanbul Teknik Üniversitesi

    Petrol ve Doğal Gaz Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. FAZIL EMRE ARTUN

  2. Dynamic scheduling of flexible job shops under capacity and setup constraints

    Kapasite ve ayar kısıtları altında esnek atölyelerin dinamik çizelgelenmesi

    FATMA SELEN KARASLAN

    Doktora

    İngilizce

    İngilizce

    2017

    Endüstri ve Endüstri MühendisliğiDokuz Eylül Üniversitesi

    Endüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. ADİL BAYKASOĞLU

  3. Öğrenme-unutma etkili ve ayar süreli tek makine çizelgeleme problemleri için yeni çözüm yaklaşımları

    New solution approaches for single machine scheduling problems with learning-forgetting effects and setup times

    SETTAR MUŞTU

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    2020

    Endüstri ve Endüstri MühendisliğiKırıkkale Üniversitesi

    Endüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. TAMER EREN

  4. Variable neighborhood search based algorithms for the parallel machine capacitated lotsizing and scheduling problem

    Paralel makinelerde sıra bağımlı ayar zamanlı ve maliyetli kapasiteli parti büyüklüğü belirleme ve çizelgeleme problemi için değişken komşuluk arama tabanlı yöntemler

    SEL ÖZCAN

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2014

    Endüstri ve Endüstri MühendisliğiDokuz Eylül Üniversitesi

    Endüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. ŞEYDA AYŞE TOPALOĞLU

  5. An application of unrelated parallel machine scheduling with sequence-dependent setups at Vestel Electronics

    Vestel Elektronik'te sıra bağımlı ayar süreleri olan ilişkisiz paralel makina çizelgeleme uygulaması

    MERVE BURCU SARIKAYA

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2017

    Endüstri ve Endüstri MühendisliğiÖzyeğin Üniversitesi

    Endüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. OKAN ÖRSAN ÖZENER