ıntelligent scheduling using fuzzy genetic algorithms
Bulanık genetik algoritmalar yöntemiyle sıralama
- Tez No: 68770
- Danışmanlar: DOÇ. DR. AYDAN ERKMEN
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Elektrik ve Elektronik Mühendisliği, Electrical and Electronics Engineering
- Anahtar Kelimeler: Bulanık kümeler, Sıralama, Genetik algoritmalar. iv, Esnek üretim sistemleri, Genetik algoritma tekniği, Fuzzy Sets, Scheduling, Genetic Algorithms iii, Flexible manufacturing systems, Genetic algorithm technique
- Yıl: 1997
- Dil: İngilizce
- Üniversite: Orta Doğu Teknik Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Elektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: Belirtilmemiş.
Özet
Öz BULANIK GENETİK ALGORİTMALAR YÖNTEMİYLE SIRALAMA Erbudak, Mustafa Yüksek Lisans, Elektrik ve Elektronik Mühendisliği Bölümü Tez Yöneticisi: Doç. Dr. Aydan Erkmen Eylül 1997, 111 sayfa Bu tezde, esnek üretim sistemlerindeki sıralama probleminin çözümü için genetic olarak ayarlanan bulanık kümeler yöntemi geliştirilmiş ve uygulanmıştır. Sıralayıcı, giriş olarak verilen parça işleniş tablosunu kullanarak, hangi parçanın her işleminde hangi makinanın kullanılacağını gösteren ana sıralama tablosunu oluşturur. Sistem optimum çözüm için genetik algoritmalar tarafından oluşturulan bulanık küme üyeliklerini bulanık mantık çıkarma işleminde kullanır. Bulanık optimizasyon, makina erişimi, kullanım oranı ve işlem zamanını hesaba katarak zaman kritikliği ve makina ihtiyacı üzerine kurulmuştur.
Özet (Çeviri)
ABSTRACT INTELLIGENT SCHEDULING USING FUZZY GENETIC ALGORITHMS Erbudak, Mustafa M.Sc, Department of Electrical and Electronics Engineering Supervisor: Assoc. Prof. Dr. Aydan Erkmen September 1997, 111 pages This thesis work focuses on the development and implementation of a Genetically Tuned Fuzzy Scheduler in order to solve the scheduling problem of complex Flexible Manufacturing Systems. The scheduler takes a routing table as input and creates a master schedule that determine which machine will process which part at each operation level. The system uses fuzzy inferencing method where fuzzy sets are created and tuned by Genetic Algorithms for optimality. The fuzzy optimization is based on time criticality in due-date and machine need, taking into account machine availability, utilization and process time.
Benzer Tezler
- Elektrik dağıtım sistemlerinde birey odaklı konfor öncelikli talep yönetimi için akıllı yöntem geliştirilmesi
Developing an intelligent method for the user oriented comfort based demand response studies in the electricity distribution systems
MEHMET ALİ SÖNMEZ
Doktora
Türkçe
2021
Elektrik ve Elektronik Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiElektrik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. MUSTAFA BAĞRIYANIK
- Yapay zeka teknikleri kullanarak yazılım proje yönetim süreçlerini iyileştirme
Improving software project management processes using artificial intelligence techniques
NURHAN GÜL
Doktora
Türkçe
2024
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolGazi ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. NURSAL ARICI
- Uzman sistemler ve ulaştırma alanında kullanımları
Expert systems and using them in transportation
A.BURAK GÖKTEPE
- Leveraging ai in construction management
İnşaat proje yönetiminde yapay zekadan faydalanma
BARAN AKOL
Yüksek Lisans
İngilizce
2024
Mimarlıkİstanbul Teknik ÜniversitesiMimarlık Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. FATMA PINAR ÇAKMAK
- Bulanık PID kontrolörleri için birleştirme operatörüne dayalı yeni bir öz-ayarlama yöntemi tasarımı
A novel self-tuning method based on aggregation operator for fuzzy PID controllers
ÇAĞRI GÜZAY
Yüksek Lisans
Türkçe
2014
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Teknik ÜniversitesiKontrol ve Otomasyon Mühendisliği Ana Bilim Dalı
YRD. DOÇ. DR. ENGİN YEŞİL