Geri Dön

Bulanık öğrenme etkili akış tipi çizelgeleme problemlerinin paralel kanguru algoritması ile çözümü

Using parallel kangaroo algorithm to solve flow shop scheduling problems with fuzzy learning effect

  1. Tez No: 485070
  2. Yazar: AHMET SEZER KÜPELİ
  3. Danışmanlar: PROF. DR. ORHAN ENGİN
  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: Selçuk Üniversitesi
  10. Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Endüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
  13. Sayfa Sayısı: 47

Özet

Öğrenme etkili çizelgeleme problemlerinin çözümlerinin daha gerçekçi sonuçlar verdiği bilinmektedir. Bu çalışmada, insan faktöründen kaynaklanan öğrenme etkisini göz önüne alan akış tipi çizelgeleme problemleri ele alınmıştır. Belirsiz işlem sürelerine çizelgeleme problemlerinde sıklıkla karşılaşılır. Bu nedenle işlem süreleri bulanıklaştırılmıştır. Bulanık mantık, literatürde bu problemlerin çözümü için sıkça kullanılan bir yöntemdir. Paralel Kanguru Algoritması çözüm metodu olarak kullanılmıştır. Bu araştırmada, literatürde yer alan kıyaslama problemleri, Bulanık Öğrenme Etkili Paralel Kanguru Algoritması ile çözülüp, elde edilen sonuçlar literatürle kıyaslanmış, sonuçların başarılı olduğu görülmüştür.

Özet (Çeviri)

It is known that the solutions of scheduling problems with learning effects can give more realistic results. This paper deals with flow shop scheduling problem considering learning effects due to the human factor. Uncertain processing time is frequently encountered in scheduling problems. Therefore the processing times are fuzzyed. Fuzzy logic is a common method to handle this problem in the literature. Parallel Kangaroo Algorithm is used as a solution algorithm. Solutions which are reached by Parallel Kangaroo Algorithm with Fuzzy Learning Effect are compared with benchmark problems in literature and results showed that it is successful.

Benzer Tezler

  1. Prediction of long-term streamflow by using adaptive neuro-fuzzy inference system ((ANFIS)

    Uyarlanabilir ağ tabanlı bulanık mantık çıkarım sistemi ((ANFIS) kullanılarak uzun vadeli nehir akım tahmini

    FURKAN ÖZKAN

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2022

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolHasan Kalyoncu Üniversitesi

    Elektronik ve Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DR. ÖĞR. ÜYESİ BÜLENT HAZNEDAR

  2. Prediction of COVID 19 disease using chest X-ray images based on deep learning

    Derin öğrenmeye dayalı göğüs röntgen görüntüleri kullanarak COVID 19 hastalığının tahmini

    ISMAEL ABDULLAH MOHAMMED AL-RAWE

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2024

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolGazi Üniversitesi

    Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. ADEM TEKEREK

  3. Öğrenme etkili, bulanık işlem zamanlı ve bulanık teslim tarihli çizelgeleme problemi

    Scheduling problem with fuzzy processing time, fuzzy due date and learning effect

    MERVE KAYACI ÇODUR

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2012

    Endüstri ve Endüstri MühendisliğiAtatürk Üniversitesi

    Endüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    YRD. DOÇ. DR. VECİHİ YİĞİT

  4. Design and deployment of deep learning based fuzzy logicsystems

    Derin öğrenme tabanlı bulanık sistemlerin geliştirilmesi ve uygulanması

    AYKUT BEKE

    Doktora

    İngilizce

    İngilizce

    2023

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Teknik Üniversitesi

    Kontrol ve Otomasyon Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. TUFAN KUMBASAR

  5. Uzman sistem kullanılarak tanıtılan figürlerin öğretimini sağlayan yazılım tasarımı

    Software design supplying the education of advertised figures by use of expert system

    ALPEREN KETHUDAOĞLU

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2012

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolKarabük Üniversitesi

    Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    YRD. DOÇ. DR. BAHA ŞEN