Dinamik çok amaçlı çizelgeleme problemleri için sevk etme kurallarının geliştirilmesi ve analizi
Development and analysis of dispatching rules for dynamic multi-objective scheduling problems
- Tez No: 479960
- Danışmanlar: DOÇ. DR. GÜRKAN ÖZTÜRK
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Endüstri ve Endüstri Mühendisliği, Industrial and Industrial Engineering
- Anahtar Kelimeler: Dinamik atölye tipi çizelgeleme, Sevk etme kuralları, Benzetim, Gen ifadesi programlama, Çok amaçlı optimizasyon, Dynamic job shop scheduling, Dispatching rules, Simulation, Gene expression programming, Multi-Objective optimization
- Yıl: 2017
- Dil: Türkçe
- Üniversite: Anadolu Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Endüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: 73
Özet
Bu çalışmada, çizelgeleme problemlerinde kullanılan bileşik sevk etme kuralları çıkarımı için Benzetim ve Gen İfade Programlamayı kullanan yeni bir yöntem önerilmiştir. Önerilen bu yöntem ile dinamik çizelgeleme problemleri için sistemin özelliklerini dikkate alan yeni sevk etme kuralları geliştirilmiştir. Bu kuralların çıkarım aşamasında Gen İfade Programlamadaki iki farklı yöntem uygulanmıştır. Bu yöntemlerin birinde üretim parametreleri temelli çok genli kromozomlar kullanılırken diğerinde ise literatürdeki kuralları doğrusal ve doğrusal olmayan şekilde birleştiren otomatik tanımlanmış fonksiyon yapılı kromozomlar kullanılmıştır. Bu çalışmadaki benzetim modeli, çok amaçlı dinamik esnek atölye tipi çizelgeleme problemleri için tasarlanmasına karşın diğer çizelgeleme problemlerine de kolayca uygulanabilir bir yapıya sahiptir. Çok amaçlı bakış açısına göre, önerilen yöntemlerden elde edilen sevk etme kuralları ile literatürden seçilen kurallar karşılaştırıldığında, türetilen kuralların performanslarının diğer tüm kuralların performanslarından daha iyi olduğu görülmektedir. Ayrıca, bu iki yöntem ile türetilen kurallar karşılaştırıldığında, ADF kurallarının çok genli kurallardan daha iyi olduğu gözlemlenmiştir. Sunulan yöntem ve türetilen sevk etme kuralları sağlam olduğu için optimizasyon yöntemleri çok zor olan gerçek, büyük ve dinamik tüm çizelgeleme problemlerine kolayca uygulanabilir.
Özet (Çeviri)
In this work, a new method that uses Simulation and Gene Expression Programming is proposed for composite dispatching rules extraction for scheduling problems. In the suggested method, new dispatching rules that take into account the features of the production system have been developed for dynamic scheduling problems. Two different methods of Gene Expression Programming have been applied in the development of these rules. One of these methods uses multi-genic chromosomes based on production parameters whereas the other uses chromosomes with automatical defined function (ADF) that combine rules in the literature in a way linear and nonlinear. Although the simulated model is designed for multi objective dynamic flexible job shop scheduling problems, it has a structure which can easily implement for the other scheduling problems. According to the multi-objective view point, the dispatching rules obtained from the proposed methods are compared with the selected rules from the literature, and it is seen that the performance of extracting rules is significantly better than all other rules in literature. Also, when it is compared two kind of extracting rules, it was observed that ADF rules are better than multi-genic rules. Because the presented method and the achieved dispatching rules are robust, they can be applied for all real, big and dynamic scheduling problems which their optimization models have high complexity.
Benzer Tezler
- Neural network based optimization in production scheduling
Üretim çizelgelemesinde yapay sinir ağlarına dayalı en iyileme
DERYA EREN AKYOL
Doktora
İngilizce
2006
Endüstri ve Endüstri MühendisliğiDokuz Eylül ÜniversitesiEndüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. GÜNHAN MİRAÇ BAYHAN
- Sıralamaya bağımlı hazırlık sürelerinin olduğu permütasyonlu akış tipi üretim çizelgeleme problemi için bir NSGA-II algoritması
A NSGA-II for permutation flow shop scheduling problem with sequence dependent setup times
NİLAY DOĞAN
Yüksek Lisans
Türkçe
2013
Endüstri ve Endüstri MühendisliğiEskişehir Osmangazi ÜniversitesiEndüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı
YRD. DOÇ. DR. TUĞBA SARAÇ
- Dynamic multi-objective workflow scheduling in cloud computing
Bulut hesaplama için dinamik çok-amaçlı iş akışı çizelgelenmesi
GOSHGAR ISMAYILOV
Yüksek Lisans
İngilizce
2019
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolMarmara ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. HALUK RAHMİ TOPCUOĞLU
- Optimizing the vehicle routes in the presence of shift management
Vardiya yönetimi varlığında araç rotası optimizasyonu
GÖZDE ALP
Doktora
İngilizce
2021
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolMarmara ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. ALİ FUAT ALKAYA
- Birleşi eniyileme problemleri için oto-kontrollü yerel arama yöntemi
Self-controlled local search method for combinatorial optimization problems
ÇİĞDEM ALABAŞ
Doktora
Türkçe
2004
Endüstri ve Endüstri MühendisliğiGazi ÜniversitesiEndüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF.DR. BERNA DENGİZ