Akış tipi çizelgeleme problemlerinin hibrit genetik algoritma ile çözümü ve karar ağacı ile incelenmesi
Solution of flow shop scheduling problems with hybrid genetic algorithm and analysis with decision tree
- Tez No: 626036
- Danışmanlar: DOÇ. DR. İBRAHİM BERKAN AYDİLEK
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Elektrik ve Elektronik Mühendisliği, Endüstri ve Endüstri Mühendisliği, Computer Engineering and Computer Science and Control, Electrical and Electronics Engineering, Industrial and Industrial Engineering
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2020
- Dil: Türkçe
- Üniversite: Harran Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Elektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: 95
Özet
Üretim faaliyetlerinde verimlilik, düşük maliyet ve gerçekleşeceği en kısa zaman gibi kriterler göz önünde bulundurularak hazırlanan iş bölümü hesaplamaları çizelgeleme olarak adlandırılmaktadır. Çizelgeleme hesapları tek makineli sistemlerde matematiksel bir model geliştirilerek yapılmaktadır. Makine ve iş sayısı arttıkça teslim süresi, stok maliyeti, üretim verimliliği gibi sorunlar ortaya çıkmaktadır. Günümüzde büyük boyutlu çizelgeleme problemlerinin çözümü için meta sezgisel yöntemlere sıkça başvurulmaktadır. Meta sezgisel yöntemler problemin çözümünü gerek zaman gerekse işlem kolaylığı açısından daha kolay hale getirmektedir. Akış tipi çizelgeleme, makinaların seri şekilde yerleşmesi ve tüm işlerin makinalarda aynı sıra ile işlem görmesi prensibine dayanmaktadır. Bu çalışmada NP-Zor sınıfında yer alan akış tipi çizelgeleme problemlerinin çözümü için hibrit genetik algoritma sunulmuştur. Başlangıç popülasyonuna Palmer, CDS ve Neh yöntemleri adapte edilerek hibrit hale getirilen algoritmanın çözüm kalitesi daha da geliştirilmiştir. Algoritmanın verimliliği literatürde yer alan Taillard problem setleri ile ölçülmüştür. Elde edilen sonuçlar güncel literatür sonuçlarıyla karşılaştırılmıştır. Seçilen on adet problemin üst değerlerini oluşturan sıralamalardan iş süresi, standart sapma, iş sırası ve çarpıklık öz nitelikleri çıkarılıp, bu öz niteliklerle karar ağacı oluşturularak çeşitli kurallar ortaya konulmuştur. Bu kurallar ile şimdiye kadar ulaşılan en iyi sonuçlar arasında benzerlikler aranmıştır. 7 problemde karşılaştırılan çalışmalardan daha iyi sonuçlar elde edilmiştir.
Özet (Çeviri)
The division of labor calculations, which are prepared by considering the criteria such as efficiency, low cost and shortest time in production activities, are called scheduling. Scheduling calculations are made by developing a mathematical model in single machine systems. As the number of machines and work increases, problems such as delivery time, inventory cost and production efficiency arise. Today, meta heuristic methods are frequently used to solve large-scale scheduling problems. Meta heuristic methods make the solution of the problem easier in terms of both time and ease of operation. Flow type scheduling is based on the principle that machines are settled in series and all jobs are processed on machines in the same order. In this study, hybrid genetic algorithm is presented for the solution of flow type scheduling problems in NP-Hard class. The solution quality of the algorithm, which has been hybridized by adapting the Palmer, CDS and Neh methods to the initial population, has been further improved. The efficiency of the algorithm was measured by Taillard problem sets in the literature. The results obtained were compared with the current literature results. Business rules, standard deviation, work order and skewness attributes were extracted from the rankings that constitute the upper values of the selected ten problems, and various rules were introduced by creating a decision tree with these attributes. Similarities were sought between these rules and the best results achieved so far. Better results were obtained from the studies compared in 7 problems.
Benzer Tezler
- Beklemesiz akış tipi çizelgeleme problemlerinin bulanık ortamda dağınık arama yöntemi ile çözümü
Solution of no-wait flow shop scheduling problems with scatter search method in fuzzy environment
RAMAZAN BAŞAR
Yüksek Lisans
Türkçe
2021
Endüstri ve Endüstri MühendisliğiKonya Teknik ÜniversitesiEndüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. ORHAN ENGİN
- 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 akış tipi çizelgeleme probleminin hibrit metasezgisel yaklaşım ile çözümü
Solving hybrid flowshop scheduling problems by hybrid metaheuristics approach
BURAK MUSUL
Yüksek Lisans
Türkçe
2019
Endüstri ve Endüstri MühendisliğiÇukurova ÜniversitesiEndüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. CENK ŞAHİN
- Çok amaçlı çizelgeleme probleminin genetik-multımoora hibrit algoritması ile çözümü
Solving the problem of multi-objective scheduling through genetic-multimoora hybrid algorithm
MİNE BÜŞRA GELEN
Yüksek Lisans
Türkçe
2018
Endüstri ve Endüstri MühendisliğiSakarya ÜniversitesiEndüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ ALPARSLAN SERHAT DEMİR
- Çok amaçlı hibrit akış tipi çizelgeleme probleminin metasezgisel yöntemle çözülmesi ve bir tekstil işletmesinde uygulama
Solving multi-criteria hybrid flowshop scheduling problem with metaheuristic approach and an application in a textile company
DENİZ KADI