Geri Dön

Değişken yoğunluklu kaynak kısıtlı proje çizelgeleme için matematiksel modelleme ve genetik algoritma yaklaşımı

Mathematical modeling and genetic alghorithm approach for variable density resource constrained project scheduling

  1. Tez No: 752946
  2. Yazar: MASTANEH JOUSHANI
  3. Danışmanlar: PROF. DR. ERDAL EMEL
  4. Tez Türü: Yüksek Lisans
  5. Konular: Endüstri ve Endüstri Mühendisliği, Industrial and Industrial Engineering
  6. Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
  7. Yıl: 2022
  8. Dil: Türkçe
  9. Üniversite: Bursa Uludağ Üniversitesi
  10. Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Mühendislik Bilimleri Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Endüstri Mühendisliği Bilim Dalı
  13. Sayfa Sayısı: 105

Özet

Üretim planlaması için proje çizelgeleme yaklaşımları, ürün karmaşık ve yüksek oranda özelleştirilmiş olduğundan, genellikle sipariş üzerine üretim (MTO) veya sipariş üzerine mühendislik (ETO) sistemlerinde kullanılır. Bu sistemlerde, üretimin her aşamasının kendi karmaşıklıkları ve özellikleri vardır. Bu sebeple genel olarak üretimin tüm faaliyetleri bir projenin aşamaları olarak düşünülebilir. Bu tür üretimde, basit bitiş-başlangıç öncüllük ilişkileri gerçek üretim sürecini doğru bir şekilde temsil etmez, bu nedenle üretim süresini ve maliyetini en aza indirmek için faaliyetler arasındaki örtüşmeye izin verilmelidir. Bu çalışmada, değişken yoğunluk formülasyonu ve dört farklı öncüllük ilişkileri kullanılarak kaynak kullanımını dengelemek ve üretim süresini en aza indirmek için bir matematiksel model geliştirilmiştir. Bu modelde tüm proje faaliyetleri değişken yoğunluk formülüne göre gerçekleştirilmektedir. Bu, belirli bir süre içinde tamamlanan bir faaliyetin yüzdesinin, o anda gereken kaynak tahsisi miktarına bağlı olduğu anlamına gelir. Bu model, NP (non-deterministic polynomial) zor problemler sınıfına aittir; bu nedenle, bahsedilen problemdeki uygun çözümleri hesaplamak için bir genetik algoritma yeni bir kromozom yapısı ile birlikte önerilmiştir. Genetik algoritmanın parametreleri üç seviyeli deneyler üzerinden optimize edilmiştir. Sonuçların, matematiksel model ve genetik algoritma için küçük problemlerde aynı olduğu, orta ve büyük problemlerde ise matematiksel modelin sonuç bulamadığı görülmektedir.

Özet (Çeviri)

The use of project scheduling approaches for production planning is often used in make-to-order (MTO) or engineer-to-order (ETO) systems because the product is complex and highly customized. In these systems, each stage of production has its own complexities and features. Therefore, in general, all activities of production can be considered as stages of a project. In this type of production, simple finish-start precedence relationships do not accurately represent the actual production process; so overlap between activities must be allowed to minimize the production time and cost. In this study, a mathematical model is developed to balance the resource usage and minimize the production time by using a variable intensity formulation and four different precedence relationships. In this model, all project activities are carried out according to the variable intensity formula. This means that the percentage of an activity completed in a given time period depends on the amount of resource allocation required at that time. This model belongs to the class of NP hard (non-deterministic polynomial) problems, therefore, a genetic algorithm is proposed to calculate suitable solutions in the aforementioned problem. A novel chromosome structure is proposed for this genetic algorithm, and a three-level combinatorial searchis applied to adjust the parameters of the genetic algorithm. The solution obtained by the mathematical model and the genetic algorithm are same for small problems but for medium and large datasets only the genetic algorithm provides sub_optimal solutions.

Benzer Tezler

  1. Tabakalı soğurucu ortamlarda moment-tensor kaynağı için yapay sismogramlar

    Başlık çevirisi yok

    KHOSROW T.SHABESTARİ

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    1993

    Jeofizik Mühendisliğiİstanbul Teknik Üniversitesi

    PROF.DR. NEZİHİ CANITEZ

  2. Mekansal analiz teknikleri ile çok kriterli karar verme yaklaşımı kullanılarak raylı sistem güzergah analizi

    Rail system route analysis using multi criteria decision making with spatial analysis techniques

    BERNA ÇALIŞKAN

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    2023

    Ulaşımİstanbul Teknik Üniversitesi

    İnşaat Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. ALİ OSMAN ATAHAN

  3. Software defect prediction with a personalization focus and challenges during deployment

    Kişiselleştirme odaklı yazılım hata tahmini ve entegrasyon zorlukları

    BEYZA EKEN

    Doktora

    İngilizce

    İngilizce

    2022

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Teknik Üniversitesi

    Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DR. ÖĞR. ÜYESİ AYŞE TOSUN KÜHN

  4. Assessment of urbanization history of Addis Ababa city, Ethiopia

    Addıs Ababa cıty, Ethıopıa'nın kentleşme tarihinin değerlendirilmesi

    ABDURAHMAN HUSSEN YIMER

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2023

    Şehircilik ve Bölge PlanlamaMersin Üniversitesi

    Şehir ve Bölge Planlama Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. ALİ CENAP YOLOĞLU

  5. Investigation of vibrations created during TBM excavation and rock cutting

    TBM kazısı ve kaya kesme deneyleri sırasında oluşan titreşimlerin incelenmesi

    UĞUR ATEŞ

    Doktora

    İngilizce

    İngilizce

    2024

    Maden Mühendisliği ve Madencilikİstanbul Teknik Üniversitesi

    Maden Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. HANİFİ ÇOPUR