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
- Tez No: 643778
- Danışmanlar: PROF. DR. SELÇUK ÇOLAK
- Tez Türü: Doktora
- Konular: İşletme, Business Administration
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2020
- Dil: Türkçe
- Üniversite: Çukurova Üniversitesi
- Enstitü: Sosyal Bilimler Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: İşletme Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: 102
Özet
İşletmelerin planlama yeteneklerinin artırılarak süreçlerin daha verimli hale getirilmesi ile işletmeler maliyet, işgücü, üretim süresi konularında tasarruf sağlayıp, müşteri memnuniyetlerini arttırabilmekte ve karlılıklarını yükseltebilmektedirler. Optimizasyon ve çizelgeleme problemleri projelerdeki faaliyet sayılarının fazlalığı, işgücü ve hammadde gibi ek kaynaklar, faaliyetler arasındaki öncüllük-ardıllık ilişkileri gibi etkenler sebebiyle oldukça karmaşık bir yapıya sahiptir ve büyük bir çoğunluğu çözümü zor problemler olarak nitelendirilmektedir. Bu tür problemlerin çözülmesi çoğu zaman kesin çözüm algoritmaları ile mümkün olamamaktadır. Hibrit akış tipi çizelgeleme problemleri birden fazla özdeş ve paralel şekilde çalışan makinenin bulunduğu ikiden fazla akış tipi üretim aşamasını içermektedir. Hibrit akış hatları çok sayıda işletmede gözlenebilmektedir. Elektronik üretiminde, ilaç sektöründe, bilgisayar endüstrisinde, kağıt üretiminde, kozmetik sektöründe, tekstil alanında ve günlük hayatta kullandığımız pek çok ürünün imalat süreçlerinde hibrit akış tipi üretim sistemleri kullanılmaktadır. Bu tez çalışmasında bir tekstil işletmesine ait hibrit akış tipi çizelgeleme problemine, yapay sinir ağları ve genetik algoritmaların birleşmesi sonucu meydana gelen NöroGenetik algoritma ile çözüm sağlanmıştır. Bu hibrit yaklaşım ile global optimum sonuç aramada etkin bir yöntem olan genetik algoritmalar ve yerel optimum sonuç bulmada başarılı olan yapay sinir ağları dönüşümlü olarak çalıştırılmıştır. Bu iki algoritmanın güçlü yanları birleştirilerek üretim planlama ve çizelgeleme konusunda iyileştirme sağlamak amaçlanmıştır. Elde edilen sonuçlar işletmenin gerçek verileriyle karşılaştırılmış ve oluşturulan algoritmanın etkinliği yorumlanmıştır.
Özet (Çeviri)
Companies can provide savings in terms of cost, manpower or production times, increase customer satisfaction and gain more profitability by raising their scheduling abilities and making all the processes more efficient. Most of the optimization and scheduling problems are identified in NP-hard classification because of the many numbers of activities, manpower and input issues and precedence constraints of the activities. Most of the time, it needs more than exact solution methods to reach optimal solutions for that kind of problems. Hybrid flow shop scheduling problems contains two or more flow shop production stages which have more then one identical and parallel machines. Many orginizations have hybrid flow lines such as; electronics production, sector of medicine, industry of computers, paper production, sector of cosmetics, area of textile and in the production process of many products that most of us use in our daily lifes. In this thesis, a hybrid flow shop scheduling problem of a textile organization is solved by NeuroGenetic algorithm, which consists of genetic algorithm and artificial neural networks. In this hybrid method, genetic algorithm which is successful in global optimal search and artificial neural network which is successful in local optimal search are used interchangeably. These two methods are combined for the purpose of having improvements in terms of production planning and scheduling. The results obtained from the algorithm are compared with the real data of the organization and the efficacy of the algorithm is interpretted.
Benzer Tezler
- 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
- Multi-objective green hybrid flowshop scheduling problems
Çok-amaçlı enerji-verimli hibrid akış tipi çizelgeleme problemleri
HANDE ÖZTOP
Doktora
İngilizce
2020
Endüstri ve Endüstri MühendisliğiYaşar ÜniversitesiEndüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. LEVENT KANDİLLER
PROF. DR. MEHMET FATİH TAŞGETİREN
- A solution approach for the distributed no-idle flowshop scheduling problem with due windows
Zaman pencereli dağıtık beklemesiz akış tipi çizelgeleme problemi için bir çözüm yaklaşımı
KASRA MOUSIGHICHI
Yüksek Lisans
İngilizce
2023
Endüstri ve Endüstri MühendisliğiDokuz Eylül ÜniversitesiEndüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. MUALLA GONCA AVCI
- Çok amaçlı hibrit esnek akış tipi çizelgeleme problemi için bir çözüm önerisi: Rulman imalat örneği
Multi-objective hybrid flexible flowshop scheduling problem: A solution proposal for bearing manufacturing example
EBRU KILINÇ
Yüksek Lisans
Türkçe
2024
Endüstri ve Endüstri MühendisliğiKütahya Dumlupınar ÜniversitesiEndüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. ŞAFAK KOCAKALAY
- 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