Atölye tipi üretim çizelgelemede metasezgisel yaklaşımlar ve yapay sinir ağı uygulaması
Job shop scheduling with metaheuristic approaches and artificial neural network application
- Tez No: 588815
- Danışmanlar: PROF. DR. SELÇUK ÇOLAK
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: İşletme, Business Administration
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2019
- Dil: Türkçe
- Üniversite: Çukurova Üniversitesi
- Enstitü: Sosyal Bilimler Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: İşletme Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Üretim Yönetimi Bilim Dalı
- Sayfa Sayısı: 99
Özet
Üretim çizelgeleme, üretim planması çalışmaları içinde ileriye yönelik kısa periyotlu planlar olarak kabul edildiğinden etkin bir çizelgeleme ve kontrolün üstünlükleri ve üretim sürecine katkıları çoktur. Kaynakların etkin kullanımı verimliliği yükseltirken müşteriler açısından da siparişlerin zamanında karşılanmasını sağlar. En basit çizelgeleme sistemi bile karmaşık bir çözüm yapısına sahiptir. Uzun tedarik süreleri de talebin doğru olarak tahmin edilmesini güçleştirmektedir. Bu tür yönetilmesi zor üretim süreçleri için çizelgeleme problemlerinin etkin şekilde çözümlenmesi büyük önem arz etmektedir. Atölye tipi çizelgeleme problemleri (ATÇP), NP-zor problemler sınıfında yer alan kombinatoryal problemlerdendir. Bu tip problemlerde kısıtlar arttıkça çözüm uzayı sonsuza doğru gitmeye başlar ve kesin optimum çözümü bulmak gittikçe zorlaşır. Bu nedenle son yıllarda bu tip problemleri çözmek için metasezgisel algoritmalardan yararlanılmaktadır. Bu tez çalışmasında ATÇP için kullanılan metasezgisel yöntemler ve literatür çalışmaları açıklanmıştır. Ayrıca çizelgeleme için C# programlama dili kullanılarak yapay sinir ağı (YSA) algortiması geliştirilmiştir. Taillard karşılaştırma problemlerinin atölye tipi üretim verileri kullanılarak, geliştirilen YSA yöntemi ile toplam işlem süresi (makespan) hesaplanmıştır. Elde edilen sonuçlar literatürde bulunan sonuçlar ile karşılaştırılmış ve algoritmanın etkinliği test edilmiştir.
Özet (Çeviri)
Since production scheduling is considered as short-term plans for the future in production planning, the advantages of effective scheduling and control and its contribution to the production process are numerous. Efficient use of resources improves productivity and ensures that orders are met on time for customers. Even the simplest scheduling system has a complex solution structure. Long lead times also make it difficult to estimate the demand accurately. It is very important to solve scheduling problems effectively for such difficult-to-manage production processes. Job shop scheduling problems are among the combinatorial problems in the NP-hard problems class. As constraints increase in such problems, the solution space starts to go to infinity and it becomes increasingly difficult to find the exact optimum solution. For this reason, in recent years, meteheuristic algorithms have been used to solve such problems. In this thesis, metaheuristic methods and literature studies used for JSS are explained. In addition, an artificial neural network algorithm has been developed by using the C# programming language for scheduling. Total processing time (i.e. makespan) was calculated by using the ANN method on Taillard Job Shop benchmark instances. The results were compared with the ones reported in the literature.
Benzer Tezler
- A hybrid evolutionary algorithm for multi-objective flexible job shop problems
Çok amaçlı esnek atölye tipi çizelgeleme problemlerine yönelik hibrit evrimsel bir algoritma
ALPER TÜRKYILMAZ
Doktora
İngilizce
2023
Endüstri ve Endüstri MühendisliğiMarmara ÜniversitesiMühendislik Yönetimi Ana Bilim Dalı
PROF. DR. SEROL BULKAN
DOÇ. DR. ÖZLEM ŞENVAR
- Esnek atölye tipi üretim ortamlarında enerji tasarrufuna yönelik çizelgeleme problemi, çözüm yaklaşımları ve uygulamaları
A scheduling problem, solution approaches and applications for energy saving in flexible job shops
İZZETTİN HAKAN KARAÇİZMELİ
Doktora
Türkçe
2017
Endüstri ve Endüstri MühendisliğiÇukurova ÜniversitesiEndüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı
YRD. DOÇ. DR. SEYFETTİN NOYAN OĞULATA
- Esnek atölye tipi çizelgeleme problemi için bir hibrid genetik algoritma yaklaşımı
A hybrid problem perturbation and genetic algorithm for the flexible job-shop scheduling problem
BİLAL METO
Yüksek Lisans
Türkçe
2013
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolTOBB Ekonomi ve Teknoloji ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. KADİR ERTOĞRAL
DOÇ. DR. ERDOĞAN DOĞDU
- Esnek atölye tipi çizelgeleme proplemleri için bir dağınık arama metodu
A scatter search method for flexible job shop scheduling problems
SAFA KÜLAHLI
Yüksek Lisans
Türkçe
2016
Endüstri ve Endüstri MühendisliğiSelçuk ÜniversitesiEndüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. ORHAN ENGİN
- Çok amaçlı esnek atölye tipi çizelgelemenin meta-sezgisel optimizasyon yöntemleri ile çözümü ve kıyaslanması
Solution and comparison of multiobjective flexible job-shop scheduling with meta-heuristic optimization methods
ZELİHA ÖNAL
Yüksek Lisans
Türkçe
2020
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolYıldız Teknik ÜniversitesiEndüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. DOĞAN ÖZGEN