Üretim sistemlerinde enerji odaklı çizelgeleme optimizasyonu
Energy-based scheduling optimization in manufacturing systems
- Tez No: 538844
- Danışmanlar: PROF. DR. ABDÜL HALİM ZAİM
- Tez Türü: Doktora
- Konular: Enerji, Endüstri ve Endüstri Mühendisliği, Energy, Industrial and Industrial Engineering
- Anahtar Kelimeler: Enerji tüketimi, Genetik algoritmalar, Üretim çizelgelemesi, Energy consumption, Genetic algorithms, Production scheduling
- Yıl: 2019
- Dil: Türkçe
- Üniversite: İstanbul Ticaret Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Endüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: Belirtilmemiş.
Özet
Günümüzde, üretim sistemlerinde enerji tüketiminin azaltılması önemli bir konu haline gelmiştir. Küresel ısınma, kanuni zorunluluklar, şirketlerin maliyetlerini düşürme hedefi gibi bir çok faktör yoğun enerji tüketiminin yaşandığı üretim sistemlerine gözleri çevirmiştir. Bu tezde, üretim sistemlerinde enerji tüketimini azaltmak amacı ile enerji odaklı iş çizelgeleme problemi çalışılmıştır. Tek makineli bir üretim sisteminde farklı geliş zamanlarına sahip işlerin sıra bağımlı hazırlık süreleri (SBHS) dikkate alınarak toplam enerji tüketimini ve toplam teslim gecikme süresini minimize etmeyi sağlayan bir karma tamsayılı doğrusal olmayan programlama (MINLP) modeli geliştirilmiştir. Matematiksel model, MINLP olduğu için problemin çözümünde sezgisel bir yöntem olan genetik algoritma (GA) yaklaşımı benimsenerek enerji odaklı genetik optimizasyon (EGOP) yöntemi önerilmiştir. Önerilen yöntemin makul sürelerde etkin çözümler geliştirmesini sağlamak için kontrol parametreleri ile optimizasyon çalışması gerçekleştirilmiştir. Daha sonra amaç fonksiyonları değerleri ve çözüm süresi açısında önerilen yöntemin performansını değerlendirmek için analitik çözüm ve General Algebraic Modeling System (GAMS) çözüm ile karşılaştırması yapılmıştır. Geliştirilen EGOP yöntemi ile başarılı sonuçlar elde edilebildiği görülmüştür.
Özet (Çeviri)
Nowadays, decreasing energy consumption in manufacturing systems has become an important issue. Many factors such as global warming, legal requirements and reducing company costs have directed attention of manufacturing systems with intensive energy consumption. In this dissertation, energy-based scheduling problem has been focused on reducing energy consumption in manufacturing systems. A mixed integer nonlinear programming model has been developed in order to minimize the total energy consumption and total tardiness by taking into account the sequence-dependent setup times of the jobs with different arrival times in a single machine system. Since the mathematical model is MINLP, an energy-oriented genetic optimization method has been proposed by adopting the genetic algorithm approach which is a heuristic method to solve the problem. An optimization study was carried out with control parameters to ensure that the proposed method generated effective solutions in reasonable time. Then, the total tardiness and total energy consumption objectives and the computation time were compared with the analytical solution and GAMS solution to evaluate the performance of the proposed method. It has been seen that successful results can be obtained with the improved EGOP method.
Benzer Tezler
- Sürdürülebilir çok amaçlı atölye tipi çizelgeleme problemi için çözüm yaklaşımları
Solution approaches for multi-objective sustainable job shop scheduling problem
SADDAM HOCINE BOUZEGAG
Doktora
Türkçe
2025
Endüstri ve Endüstri MühendisliğiKonya Teknik ÜniversitesiEndüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. SAADETTİN ERHAN KESEN
- Kentsel lojistik ve lojistik köyler
Urban logistics and logistics villages
GÖKÇE SOPACI
Yüksek Lisans
Türkçe
2025
İşletmeİstanbul Okan ÜniversitesiUluslararası Lojistik Ana Bilim Dalı
DR. LÜTFİ SAKA
- Çevresel performans odaklı adaptif cephe modülü için akıllı sistem tasarımı
Intelligent system design for environmental performance oriented adaptive façade module
ERHAN KARAKOÇ
- Elektrik dağıtım sistemlerinde birey odaklı konfor öncelikli talep yönetimi için akıllı yöntem geliştirilmesi
Developing an intelligent method for the user oriented comfort based demand response studies in the electricity distribution systems
MEHMET ALİ SÖNMEZ
Doktora
Türkçe
2021
Elektrik ve Elektronik Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiElektrik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. MUSTAFA BAĞRIYANIK
- Microgrid Energy Management with Flexibility Constraints: A Data-Driven Solution Method
Esneklik Sınırlamaları Altında Mikroşebeke Enerji Yönetimi: Veri Odaklı Bir Çözüm Yaklaşımı
OKAN ÇİFTCİ
Yüksek Lisans
İngilizce
2017
Elektrik ve Elektronik MühendisliğiLouısıana State UnıversıtyElektrik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. AMİN KARGARİAN