Sıra bağımlı ve iş tabanlı öğrenme etkisi altında çizelgeleme problemleri
Scheduling problems under the sequence dependent andjob based learning effect
- Tez No: 606691
- Danışmanlar: PROF. DR. MEHMET DURAN TOKSARI
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Endüstri ve Endüstri Mühendisliği, Industrial and Industrial Engineering
- Anahtar Kelimeler: Çizelgeleme, Öğrenme etkisi, SPT, Tavlama Benzetimi, Sıra bağımlı ve iş tabanlı öğrenme etkisi, Maksimum tamamlanma zamanı, Toplam tamamlanma zamanı, Tamamlanma zamanlarının mutlak farklarının toplamı, Scheduling, Learning effect, SPT, Simulated Annealing, Sequence-dependent and job-based learning effect, Maximum completion time, Total completion time, Total absolute difference completion time
- Yıl: 2019
- Dil: Türkçe
- Üniversite: Erciyes Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Endüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: 85
Özet
SIRA BAĞIMLI VE İŞ TABANLI ÖĞRENME ETKİSİ ALTINDA ÇİZELGELEME PROBLEMLERİ İsmail AKARGÖL Erciyes Üniversitesi, Fen Bilimleri Enstitüsü Yüksek Lisans Tezi, Aralık 2019 Danışman: Prof. Dr. M. Duran TOKSARI ÖZET Çizelgeleme problemlerinde öğrenme etkisinin kullanımı önemli ölçüde artmaktadır. Bir öğrenme süreci, tek bir öğenin üretimindeki tekrar sayısının bir fonksiyonu olarak işlem süresindeki azalmaya yansır. Öğrenme etkisi, benzer veya aynı işlemlerin devamlı tekrarlanması neticesinde işlem süresinde meydana gelen azalmayı göstermektedir. Çizelgeleme probleminde öğrenme etkisi kullanıldığında ortak varsayım, tüm işlerin benzer olmasıdır. Oysaki, çizelgelemedeki tüm işlerin değil, bazı işlerin benzer olması daha gerçekçidir. Bu tez çalışmasında çizelgeleme problemi sıra bağımlı ve iş tabanlı olarak ele alınmıştır. Tek makinalı çizelgeleme ortamında maksimum tamamlanma zamanı (c_max), toplam tamamlanma zamanı (∑▒C), tamamlanma zamanlarının farklarının toplamı (TADC) çizelgeleme problemleri sıra bağımlı ve iş tabanlı öğrenme etkisi altında çözüm yaklaşımları incelenecektir. Burada matematiksel modelin yanında büyük boyutlu çizelgeleme problemlerinin çözümünde meta sezgisel yaklaşım tekniklerinden biri olan tavlama benzetimi algoritması kullanılacaktır. Farklı sayıda iş değerleri için rassal olarak üretilen veri setleri üç performans ölçütü için ilk olarak Lingo 17.0 programında çalıştırılmış, daha sonra bu veriler en kısa işlem süresi (Shortest Processing Time - SPT) ve tavlama benzetim algoritması kullanılarak amaç fonksiyon değerleri karşılaştırılmıştır. n=10 iş için nispi hata oranı c_max için 0,007, ∑▒C ve TADC için 0,001 iken, n= 30 iş için nispi hata oranı c_max için 0,031, ∑▒C için 0,075, TADC için 0,099 olarak bulunmuştur.
Özet (Çeviri)
SCHEDULING PROBLEMS UNDER THE SEQUENCE DEPENDENT AND JOB BASED LEARNING EFFECT İsmail AKARGÖL Erciyes University, Graduate School of Natural and Applied Sciences Master Thesis, December 2019 Supervisior: Prof. Dr. M. Duran TOKSARI ABSTRACT The use of learning effect in scheduling problems increases significantly. A learning process is reflected in the reduction in processing time as a function of the number of repetitions in the produstion of a single item. Learning effect indicates a reduction in processing time as a result of repeated repetition of similar or identical operations. When learning effect is used in the scheduling problem, the common assumption is that all jobs are similar. However, it is more realistic that some jobs are similar, not all jobs in scheduling. İn this thesis, scheduling problem is handled as sequence dependent and job based. Maximum completion time (c_max), total completion time (∑▒C), total absolute difference completion time (TADC) scheduling problems in a single machine scheduling environment will be examined solution approaches under the sequence dependent and job based learning effect. İn addition to the mathematical model one of the meta-heuristic approximation techniques, the annealing simulation algorithm will be used to solve large scale scheduling problems. The randomly generated data sets for different number of job values were first run in the Lingo 17.0 program for the three performance criteria, then the shortest processing time (SPT) and annealing simulation algorithm were used to compare the objective function values. For n=10 has been found 0,007 for c_max, 0,001 for ∑▒C and TADC, For n=30 has been found 0,031 for c_max, 0,075 for ∑▒C and 0,099 for TADC.
Benzer Tezler
- Geçmiş sıra bağımlı zaman tabanlı öğrenme etkisi altında çizelgeleme problemleri
Scheduling problems under the past sequence dependent time based learning effect
MİNE TEMEL
Yüksek Lisans
Türkçe
2019
Endüstri ve Endüstri MühendisliğiErciyes ÜniversitesiEndüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. MEHMET DURAN TOKSARI
- Core network anomaly detection using the LSTM model and comparison with various unsupervised learning methods
Telekomünikasyon merkezi şebekelerinde LSTM model ile anomali tespiti ve bazı denetimsiz öğrenme metotları ile kıyaslanması
SAMED ÇALIK
Yüksek Lisans
İngilizce
2025
Endüstri ve Endüstri Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiBüyük Veri ve İş Analitiği Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ MEHMET ALİ ERGÜN
- Müşteri ilişkileri açısından çapraz satış performansı ölçümü ve bir araştırma
Measurement of cross selling performance from customer relationship perspective
NEVİN CENAL
- Learning general type-2 fuzzy logic systems for uncertainty quantification
Belirsizlik nicelleştirilmesi için genel tip-2 bulanik mantik sistemlerinin öğrenilmesi
YUSUF GÜVEN
Yüksek Lisans
İngilizce
2025
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Teknik ÜniversitesiKontrol ve Otomasyon Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. TUFAN KUMBASAR
- Aiding agricultural practices with the exploration of earth observation data via machine learning
Yer gözlem uydu verilerinin tarımsal uygulamalara yardımcı olmak amacıya makine öğrenme algoritmaları ile incelenmesi
MEHMET FURKAN ÇELİK
Doktora
İngilizce
2023
Jeodezi ve Fotogrametriİstanbul Teknik ÜniversitesiGeomatik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. ESRA ERTEN