Geri Dön

A genetic algorithm for bichiriteria scheduling

İki kriterli çizelgeleme için bir genetik algoritma

  1. Tez No: 75707
  2. Yazar: AYŞE ASLI AYTAÇ
  3. Danışmanlar: PROF. DR. M. MURAT KÖKSALAN
  4. Tez Türü: Yüksek Lisans
  5. Konular: Endüstri ve Endüstri Mühendisliği, Industrial and Industrial Engineering
  6. Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
  7. Yıl: 1998
  8. Dil: İngilizce
  9. Üniversite: Orta Doğu Teknik Üniversitesi
  10. Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Endüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
  13. Sayfa Sayısı: 76

Özet

Bu çalışmada, tek makinede toplam iş akış zamanı ile maksimum erken bitirmeyi enazlayan, NP-zor bir probleme ve tek makinede toplam iş akış zamanı ile geciken iş sayısını enazlayan NP-zor bir probleme genetik algoritma yaklaşımı uygulandı. Toplam iş akış zamanı ve maksimum erken bitirmeyi enazlayan problemde elde edilen sonuçlar bir alt sınırla, Köksalan, Azizoğlu ve Kondakçı'nın sezgisel yönteminin sonuçlan ile ve Köktener ve Köksalan'ın benzetimli tavlama uygulamasının sonuçları ile kıyaslandı. Toplam iş akış zamanı ve geciken iş sayısını enazlayan problemde elde edilen sonuçlar ise, rassal yaratılan çizelgelerle kıyaslandı.

Özet (Çeviri)

In this study, genetic algorithm approach is applied to an NP-hard single machine scheduling problem of minimizing total flowtime and maximum earliness, and to another NP-hard single machine scheduling problem of minimizing total flowtime and number of tardy jobs. The results obtained in total flowtime and maximum earliness problem are compared with a lower bound, with the heuristic solution of Köksalan, Azizoğlu and Kondakçı, and with the simulated annealing application of Köktener and Köksalan. The results obtained in the problem of total flowtime and number of tardy jobs are compared with randomly generated schedules.

Benzer Tezler

  1. Comparison of genetic algorithm and particle swarm optimization algorithm for bicriteria permutation flowshop scheduling problem

    İki kriterli permütasyonlu akış tipi üretim çizelgelemesi problemi için genetik algoritma ve parçacık sürü optimizasyonu yöntemlerinin karşılaştırılması

    ÖZGÜR UYSAL

    Doktora

    İngilizce

    İngilizce

    2006

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolMarmara Üniversitesi

    Endüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    Y.DOÇ.DR. M. FATİH TAŞGETİREN

    Y.DOÇ.DR. SEROL BULKAN

  2. Solution of bicriteria open shop scheduling problem with genetic algorithm and tabu search and detailed analysis of results

    İki kriterli açık atölye tipi çizelgeleme probleminin genetik algoritma ve tabu arama algoritması ile çözümü ve sonuçların detaylı analizi

    BİKEM TÜRKELİ

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2010

    Endüstri ve Endüstri MühendisliğiMarmara Üniversitesi

    Endüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    YRD. DOÇ. DR. SEROL BULKAN

  3. Bicriteria scheduling using genetic algorithms

    Genetik algoritma kullanarak iki kriterli çizelgeleme

    AHMET BURAK KEHA

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    1999

    Endüstri ve Endüstri MühendisliğiOrta Doğu Teknik Üniversitesi

    Endüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. M. MURAT KÖKSALAN

  4. İki amaçlı açık araç rotalama problemi için bir çözüm yaklaşımı

    A solution approach for bicriteria open vehicle routing problem

    HAKAN TÜFEKÇİER

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2008

    Endüstri ve Endüstri MühendisliğiEskişehir Osmangazi Üniversitesi

    Endüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. MÜJGAN SAĞIR

  5. A genetic algorithm for the resource constrained project scheduling problem having a single machine with sequence dependent setup times

    Sıra bağımlı kurulum zamanlı tek bir makineye sahip kaynak kısıtlı proje çizelgeleme problemi için bir genetik algoritma

    SÜLEYMAN KAYA

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2013

    Endüstri ve Endüstri MühendisliğiOrta Doğu Teknik Üniversitesi

    Endüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. SEDEF MERAL