Solution approaches for multi objective parallel machine scheduling problems
Çok amaçlı paralel makine çizelgeleme problemleri için çözüm yaklaşımları
- Tez No: 497865
- Danışmanlar: YRD. DOÇ. DR. ZEHRA KAMIŞLI ÖZTÜRK
- Tez Türü: Doktora
- Konular: Endüstri ve Endüstri Mühendisliği, İstatistik, Industrial and Industrial Engineering, Statistics
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2017
- Dil: İngilizce
- Üniversite: Anadolu Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: İstatistik Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: 189
Özet
Bu çalışmada çok amaçlı paralel makine çizelgeleme problemi ele alınmıştır. Bağımsız paralel makineler ve özdeş olmayan iş dizileri için Ardışık İş Enküçük Tamamlanma Zaman (SJMCT) isimli yeni bir algoritma önerilerek iki amaç eniyilenmiştir. Bu amaçlar; her bir işin sadece tek bir zaman ve makineye atandığı durumdaki enbüyük tamamlanma zamanı ve toplam gecikmenin en küçüklenmesidir. Geliştirilen algoritmanın performansı, küçük boyutlu bir problem (dört makine ve dokuz iş) üzerinden çok kullanılan genel sevk etme kuralları ile karşılaştırılmıştır. Büyük boyutlu problemler için çok amaçlı makine çizelgeleme problemlerindeki karmaşıklıklardan dolayı, Baskın Olmayan Sıralama Genetik Algoritma (NSGA-II) tabanlı ile Güçlü Pareto Evrimsel Algoritma (SPEA-II) tabanlı SJMCT-NSGA-II ve SJMCT-SPEA-II isimli iki yeni melez metasezgisel algoritma Pareto optimal çözümleri elde etmek için önerilmiştir. 272 simülasyon sonucu, geliştirilen algoritmaların etkinliğini göstermektedir. Değişik parametrelerin etkilerini göstermek için iki farklı problem üzerinden simülasyonlar yapılmıştır. Simülasyonlarda iterasyon sayısı ve iş sayısı etkileri araştırılmıştır. Sonuçlar, önerilen SJMCT-SPEA-II algortimasının SJMCT-NSGA-II'den daha iyi performansa sahip olduğunu göstermektedir. Uygun performans ölçülerini seçmeden önce, elde edilen Pareto çözümlerin etkiliğini göstermek için Yayılma ve Mesafe metrikleri de kullanılmıştır. Son olarak, sonuçlar ve gelecek çalışmalar için bazı öneriler de sunulmuştur.
Özet (Çeviri)
This study considers the multi-objective parallel machine scheduling. A novel algorithm with name Sequence Job Minimum Completion Time (SJMCT) is proposed for unrelated parallel machines and non-identical jobs to minimize the two objectives. These objectives are minimization of maximum job completion time and total tardiness when each job is assigned only to one machine at time. The proposed algorithm's performance is compared with some common dispatching rules based on a small size problem (four machines and nine jobs). Because of the complexity in multi-objective parallel machine scheduling problems, for large size problems, two novel metaheuristic algorithms SJMCT-NSGA-II based on Non-dominated sorting genetic algorithm (NSGA-II) and SJMCT-SPEA-II based on Strength Pareto evolutionary algorithm (SPEA-II) are proposed to obtain Pareto optimal solutions. The simulation results for 272 tests are reported to show the efficiency of these two algorithms. Two test problems of simulation experiences are done to study effects of the different parameters. In the simulations, the effects of generation numbers and job numbers are investigated. The results demonstrate that the proposed SJMCT-SPEA-II has better performed than the SJMCT-NSGA-II. Besides choosing the appropriate performance measures, Spacing and Spread Diversity Metrics are also ensured this result. Finally, the conclusions and some directions for future research are reported.
Benzer Tezler
- Bulanık ortamda bozulma ve öğrenme etkileri altında çok amaçlı paralel makine çizelgeleme problemleri
Multi objective parallel machine scheduling problems under effects of learning and deterioration in fuzzy environment
OĞUZHAN AHMET ARIK
Doktora
Türkçe
2017
Endüstri ve Endüstri MühendisliğiErciyes ÜniversitesiEndüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. MEHMET DURAN TOKSARI
- 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
- Hipotetik bir tekstil atölyesinin dinamik çizelgelenmesinde yollama kurallarının benzetim tekniğiyle analizi
Dynamic scheduling in hypothetic textile shop for analyzing dispatching rules via simulation technique
MURAT ELHÜSEYNİ
Yüksek Lisans
Türkçe
2012
Endüstri ve Endüstri Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiEndüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı
YRD. DOÇ. DR. CAFER ERHAN BOZDAĞ
- Kaynak kısıtlı proje programlama problemlerinin çözümü için yeni yöntem ve algoritmalar
New methods and algorithms for solving the resource-constrained project scheduling problem
İHSAN UĞUR
- Bulanık çok modlu kaynak kısıtlı proje çizelgeleme problemlerinin çözümü için matematiksel bir model
A mathematical model for the solution of the fuzzy multi mode resource-constrained project scheduling problems
ÖMER ATLI
Doktora
Türkçe
2012
Endüstri ve Endüstri MühendisliğiHava Harp Okulu KomutanlığıEndüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. CENGİZ KAHRAMAN