Testing and scheduling applications under uncertainty
Başlık çevirisi mevcut değil.
- Tez No: 696135
- Danışmanlar: DOÇ. DR. ÖMER ERHUN KUNDAKCIOĞLU, DR. ÖĞR. ÜYESİ İHSAN YANIKOĞLU
- Tez Türü: Doktora
- Konular: Endüstri ve Endüstri Mühendisliği, Industrial and Industrial Engineering
- Anahtar Kelimeler: Doğrusal tamsayı programlama, Karma tamsayılı programlama, Markov karar süreçleri, Üretim çizelgelemesi, Linear integer programming, Mixed integer programming, Markov decision processes, Production scheduling
- Yıl: 2021
- Dil: İngilizce
- Üniversite: Özyeğin Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Endüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: Belirtilmemiş.
Özet
Bu tez çalışmasında belirsizlik altında iki farklı optimizasyon sorunu ele alınmıştır. Bu sorunlardan ilki çalışmayan n'in k'lısı karmaşık sistemlerindeki bozuk parçaların en düşük maliyet ile belirlenme sorunudur. İkinci kısımda ise paralel makinalardaki belirsiz üretim zamanı altında çizelgeleme sorunu çözümlenmiştir. \noindent Tezin ilk kısmında, çalışmayan n'in k'lısı karmaşık sistemlerindeki bozuk parçaların en düşük maliyetli tespiti için dört adet kesin, iki adet de sezgisel çözüm metodu önerilmiştir. Sistemdeki tüm parçaların geçmişten gelen bilgilerine dayanan bozulma oranları göz önünde bulundurulduğunda kesin çözümler içinden Markov karar süreci temelli yaklaşımların daha iyi performans gösterdiği görülmüştür. Ayrıca çözüm metodu olarak dinamik programlama doğrusal programlamaya göre daha iyi performans göstermiştir. Markov karar sürecindeki durum sayısının, sorunun doğasından kaynaklanan bir şekilde üssel olarak artmasından dolayı, bu yaklaşımın büyük boyutlarda kullanılamayacağı gösterilmiştir. Bu sebepten dolayı iki adet sezgisel metot ve bu metotların çözüm kalitesini belirleyebilmek için de iki adet alt sınır değeri bulma yaklaşımı önerilmiştir. Tezin ikinci kısmında, gerçek dünyada var olan bir üretim sorunu olan Vestel fabrikasındaki plastik enjeksiyon makinalarının paralel çizelgelemesi üstünde çalışılmıştır. Ticari bir çözücü ile makul bir sürede elde edilemeyen gerçek dünya problemlerini çözen iki gürbüz optimizasyon formülasyonu ve çözüm metodu olarak dal-ve-fiyat algoritması önerilmiştir. Ek olarak, çizelgeleme problemlerinin en kötü (nominal) işlem sürelerinin altındaki performanslarının ortalama (en kötü) gecikme değeri farklı olan durumları için alternatif en iyi çözümleri olabileceği gösterilmiş ve bunları bulmak için Pareto verimli uzantıları önerilmiştir.
Özet (Çeviri)
In this thesis, we consider two different optimization problems under uncertainty. The first problem is identifying defective components in failed k-out-of-n systems. In the second part, we study the parallel machine scheduling problem under uncertainty. \noindent In the first part of the thesis, we propose four exact and two heuristic solution methods for identifying defective parts in failed k-out-of-n systems with the minimum expected cost. We observe that Markov decision-based approaches perform better among the exact solutions where we consider the deterioration rates of all parts in the system based on historical knowledge. Additionally, we determine that dynamic programming for the proposed Markov Decision Process model performs better than linear programming. Since the number of states in the MDP increases exponentially due to the problem's nature, we show that this approach cannot be used on large scale problems. Thus, we propose two heuristic methods and two lower-bound approaches to determine the solution quality of these methods. \noindent In the second part, we study parallel machine scheduling on plastic injection machines at Vestel factory, mimicking a real-life manufacturing problem. We propose two separate robust optimization reformulations and a branch-and-price algorithm that solve real-life instances in a reasonable time, which cannot be achieved with a commercial solver. Additionally, we demonstrate that the scheduling problems may have alternative optimal solutions for a worst-case (nominal) tardiness objective, whose performance under nominal (worst-case) processing times are remarkably different. Therefore, we propose Pareto efficient extensions to consider alternative solutions.
Benzer Tezler
- Test verilerine dayalı, makine öğrenmesi ve derin öğrenme yöntemleri ile batarya sağlık durumu tahmini
Battery state of health estimation based on test data using machine learning and deep learning methods
MEHMET ALİ ARSLANTAŞ
Yüksek Lisans
Türkçe
2025
Elektrik ve Elektronik Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiMekatronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. FİKRET ÇALIŞKAN
- Kalıp hazırlama teknikleri dersinde ders araçlarının öğrenci başarısına etkisi
Başlık çevirisi yok
FATMA BAYRAKTAR
Yüksek Lisans
Türkçe
1986
Eğitim ve ÖğretimGazi ÜniversitesiGiyim Endüstrisi ve Giyim Sanatları Ana Bilim Dalı
PROF. DR. HIFZI DOĞAN
- Çatışmacı toplum paradigması: Teorik ve meta-teorik düzeylerin ilişkisi
Conflict paradigm of society
ADNAN TÜREGİN
- Bazı vişne tohumlarının çimlenmesi üzerine değişik katlama sürelerinin etkileri
Effects of the different time of stratification on the germination of seeds of some sourcherries (Prunus cerasus L.)
HACER ABAY(SAĞLAM)
Yüksek Lisans
Türkçe
1986
ZiraatEge ÜniversitesiBahçe Bitkileri Ana Bilim Dalı
PROF. DR. RAHMİ ÖZÇAĞIRANA