Geri Dön

Geçmiş sıra bağımlı zaman tabanlı öğrenme etkisi altında çizelgeleme problemleri

Scheduling problems under the past sequence dependent time based learning effect

  1. Tez No: 596115
  2. Yazar: MİNE TEMEL
  3. Danışmanlar: PROF. DR. MEHMET DURAN TOKSARI
  4. Tez Türü: Yüksek Lisans
  5. Konular: Endüstri ve Endüstri Mühendisliği, Industrial and Industrial Engineering
  6. Anahtar Kelimeler: Çizelgeleme, Öğrenme etkisi, Geçmiş sıra bağımlı zaman tabanlı öğrenme etkisi, Tavlama benzetimi, Tabu listesi, Maksimum tamamlanma zamanı, Toplam tamamlanma zamanı, Tamamlanma zamanlarının mutlak farklarının toplamı, Scheduling, Learning effect, Time-based learning effect, Past sequence dependent, Simulated annealing, Taboo search, Taboo list, Maximum completion time, Total completion time, Total absolute differences of completion time
  7. Yıl: 2019
  8. Dil: Türkçe
  9. Üniversite: Erciyes Üniversitesi
  10. Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Endüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
  13. Sayfa Sayısı: 71

Özet

Son yıllarda çizelgeleme problemlerinde öğrenme etkisi giderek artan bir öneme sahiptir. Daha sonra çizelgelenen belirli bir ürünün üretim süresi, kendisinden daha önce çizelgelenen ürüne kıyasla daha kısadır. Bu fenomen literatürde“öğrenme etkisi”olarak bilinir. Çizelgeleme problemleri için öğrenme etkisinin kullanımında genel varsayım, tüm işlerin benzer olmasıdır. Fakat gerçek hayatta çizelgeleme ortamında tüm işler değil, sadece bazı işlerin benzer olması ihtimali daha yüksektir. Bu varsayımdan yola çıkılarak bir işin öğrenme etkisi kendinden önce çizelgelenen sadece benzer işlerin işlem zamanları toplamına bağlıdır denebilir. Bu çalışmada, üretim ortamındaki tüm işlerin değil sadece bazı işlerin benzer olduğu varsayımı altında geçmiş sıra bağımlı, zaman tabanlı öğrenme etkisi ile çizelgeleme problemlerinin matematiksel modeli ele alınmıştır. Ele alınan matematiksel modelin tek makineli çizelgeleme ortamlarında maksimum tamamlanma zamanı (C_max), toplam tamamlanma zamanı (∑▒C), tamamlanma zamanlarının mutlak farklarının (TADC) minimizasyonu performans ölçütlerinin, geliştirilen tabu tavlama benzetimi meta sezgiseli ile en iyilenmesi hedeflenmiştir. Rassal üretilmiş veri setleri ile tabu tavlama benzetimi meta sezgiseli ve Lingo17.0 ortamında matematiksel model üç performans ölçütü için çalıştırılmıştır. Algoritmanın performansını ölçmek amacıyla elde edilen sonuçlar karşılaştırılmıştır. Bu sonuçlara göre n=10 iş olan veri setlerinde algoritmanın nispi hata oranı C_max için 0.004, ∑▒C için 0.011, TADC için 0.003olarak bulunmuştur. n=20 iş olan veri setlerinde ise C_max için 0.0055, ∑▒C için 0.039, TADC için 0.063 olarak bulunmuştur.

Özet (Çeviri)

In recent years, the effect of learning has become increasingly important in scheduling problems. The production time of a given product is shorter if it is scheduled later, rather than earlier in the sequence. This phenomenon is known in the literature as a“learning effect”. The common assumption in using the learning effect for scheduling problems is that all jobs are similar. However, in a real-life production environment, it is more likely that only some of jobs are similar, not all of them. Based on this assumption, it is said that the learning effect of a job depends only on the sum of the processing times of similar jobs that are scheduled before. In this study, the mathematical model of scheduling problems under the past sequence dependent time based learning effect is discussed with the assumption that not all jobs in the production environment are similar but some jobs. It is aimed to minimize the performance criteria that are maximum completion time (C_max), total completion time (∑▒C), total absolute differences completion time (TADC) of the given mathematical model via taboo simulated annealing algorithm. Solutions of the randomly generated data sets of three performance criteria of the mathematical model were obtained via taboo annealing simulation algorithm and also Lingo 17.0. These results were compared in order to measure the performance of the algorithm. According to the results obtained, relative error rates of performance criteria for n=10 has been found 0.004 for〖 C〗_max, 0.011 for ∑▒C, 0.003 for TADC. Relative error rates of performance criteria for n=20 has been found 0.0055 for C_max, 0.039 for ∑▒C, 0.063 for TADC.

Benzer Tezler

  1. Müşteri ilişkileri açısından çapraz satış performansı ölçümü ve bir araştırma

    Measurement of cross selling performance from customer relationship perspective

    NEVİN CENAL

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2013

    İşletmeGalatasaray Üniversitesi

    İşletme Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. VOLKAN DEMİR

  2. Mobil oyunlarda hikaye anlatımının oyun deneyimine etkisi

    Storytelling in mobile games and its impacts on the game experience

    ESİN SELİN GÜREGEN

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2020

    İletişim Bilimleriİstanbul Üniversitesi

    Halkla İlişkiler Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. ABDULLAH ÖZKAN

  3. New approaches for quality of service provisioning in cognitive radio networks

    Bilişsel radyo ağlarında servis kalitesini yükseltmeye yönelik yeni yaklaşımlar

    GÜLNUR SELDA UYANIK

    Doktora

    İngilizce

    İngilizce

    2017

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Teknik Üniversitesi

    Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. SEMA FATMA OKTUĞ

  4. Mekansal belleğin ortaöğretim binaları bağlamında irdelenmesi

    Analysis of spatial memory in the context of secondary schools

    ZEYNEP TARÇIN TURGAY

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    2018

    Mimarlıkİstanbul Teknik Üniversitesi

    Mimarlık Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. ALPER ÜNLÜ

  5. Öğrenme ve bozulma etkileri altında hazırlık zamanlı paralel makineli erken tamamlanma/gecikme çizelgeleme problemi

    Parallel machine earliness/tardiness scheduling problem with setup times under the effects of learning and deterioration

    M. DURAN TOKSARI

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    2008

    Endüstri ve Endüstri MühendisliğiGazi Üniversitesi

    Endüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. ERTAN GÜNER