Melez akış tipi çizelgeleme probleminin çözümü için öğrenme etkisi tabanlı çok amaçlı genetik algoritma
Multi-objective genetic algorithm based on learning effect for solving hybrid flow shop scheduling problem
- Tez No: 780448
- Danışmanlar: DR. ÖĞR. ÜYESİ DERYA DELİKTAŞ
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Endüstri ve Endüstri Mühendisliği, Industrial and Industrial Engineering
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2023
- Dil: Türkçe
- Üniversite: Kütahya Dumlupınar Üniversitesi
- Enstitü: Lisansüstü Eğitim Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Endüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: 106
Özet
Teknolojinin hızla gelişmesi sebebiyle rekabetin iyice zorlaştığı üretim ortamlarında çizelgeleme, firmaların piyasada ayakta durabilmesini sağlayan en önemli faktörlerden biridir. Bu çalışmada, acil durum aydınlatma ürünleri üreten bir firmanın üretim sistemi incelenmiş ve çizelgeme türünün Melez Akış Tipi Çizelgeleme (MATÇ) problemi sınıfına girdiği belirlenmiştir. Ayrıca, bu imalat ortamında yapılan işlerin hızı ve kalitesi büyük oranda çalışanların el becerilerine dayalıdır. Bu çalışmada, en büyük tamamlanma zamanının ve toplam gecikme süresinin en küçüklenmesi amacıyla işler arası hazırlık sürelerini, taşıma sürelerini ve öğrenme etkisini dikkate alan çok amaçlı MATÇ probleminin çözümüne dair bir karma tamsayılı doğrusal matematiksel model önerilmiştir. Problemin karmaşık yapısı ve çok amaçlı olması nedeniyle, Ağırlıklı-Toplam (ATY), Konik (KSY) ve Tchebycheff (TSY) olmak üzere üç farklı skalerleştirme tabanlı çok amaçlı bir genetik algoritma (ÇAGA) çözüm yaklaşımı önerilmiştir. Skalerleştirme varyantlı GA'nın performansı, küçük, orta ve büyük boyutlu olan literatürden alınan 21 adet kıyaslama örneği ile ideal noktaya ağırlıklı uzaklık ve referans noktasına ağırlıklı uzaklık olmak üzere iki farklı performans metriği kullanılarak test edilmiştir. Önerilen ÇAGA'nın parametre ayarları, irace kullanılarak belirlenmiştir. Karşılaştırma sonuçları, ideal noktaya ağırlıklı uzaklık performans metriğine göre ATY'li GA'nın diğer algoritmalardan daha iyi sonuç verdiğini gösterirken referans noktasına ağırlıklı uzaklık performans metriğine göre TSY'li GA'nın KSY'li GA'dan daha iyi performans sergilediğini göstermektedir. Önerilen algoritma, ele alınan firmaya uygulanmıştır. Deneysel sonuçlara göre, önerilen algoritmanın etkili bir şekilde çalışabileceği ve firmanın kullanabileceği kullanıcı dostu bir arayüze sahip Karar Destek Sistemi tasarlanmıştır.
Özet (Çeviri)
Scheduling is one of the most important issues that enable companies to survive in production environments where competition is very intense with the development of technology. In this study, the production system of a company producing emergency lighting products was discussed and it was determined that the scheduling type belonged to the Hybrid Flow Shop Scheduling (HFSS) problem class. In addition, the speed and quality of the work performed in this manufacturing environment are largely based on the manual skills of the operators. In this study, a mixed integer linear mathematical model for solving the multi-objective HFSS problem, which considers the setup times between jobs, removal times, and learning effect, is proposed to minimize the maximum completion time and total tardiness. Due to the complex structure of the problem and its multi-objective nature, a Multi-Objective Genetic Algorithm (MOGA) solution approach based on three different scalarization methods, Weighted-Sum (WSM), Conic (CSM) and Tchebycheff (TSM), has been proposed. The performance of the scalarization variant GA was tested using two different performance metrics: weighted distance to the ideal point and weighted distance to the reference point, with 21 benchmark instances taken from the literature, small, medium, and large. The parameter settings of the proposed MOGA were determined using irace. The comparison results show that GA with WSM performs better than other algorithms in terms of the weighted distance to the ideal point, while GA with TSM performs better than GA with CSM in accordance with the weighted distance to the reference point. The proposed algorithm was applied to the company. According to the experimental results, a Decision Support System with a user-friendly interface has been designed, through which the suggested algorithm can work effectively, and the company can use it.
Benzer Tezler
- Melez ateşböceği algoritması ile çok amaçlı esnek akış tipi çizelgeleme problemlerinin çözümü
Solution of multi-objective flexible flow shop scheduling problems with hybrid firefly algorithm
FATMAGÜL TOPÇAM
Yüksek Lisans
Türkçe
2019
Endüstri ve Endüstri MühendisliğiKonya Teknik ÜniversitesiEndüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. ORHAN ENGİN
- Melez akış tipi çizelgeleme problemi için tepkisel bir algoritma
A reactive algorithm for the hybrid flow shop scheduling problem
ABDULLAH AKTEL
Doktora
Türkçe
2015
Endüstri ve Endüstri Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiEndüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. MEHMET MUTLU YENİSEY
- Methods for hybrid flow shop scheduling and a case study in an aerospace company
Melez akış tipi atölye çizelgelemesi için yöntemler ve bir havacılık firmasında vaka analizi
YİĞİTALP ÖZMEN
Yüksek Lisans
İngilizce
2019
Endüstri ve Endüstri MühendisliğiOrta Doğu Teknik ÜniversitesiEndüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. FATMA SEDEF MERAL
- Tabu search based solution approaches for lot streaming problems in flow shops
Akış tipi sistemlerde, kafile bölme ve kaydırma problemleri için tabu arama tabanlı çözüm yaklaşımları
RAHİME SANCAR EDİS
Doktora
İngilizce
2009
Endüstri ve Endüstri MühendisliğiDokuz Eylül ÜniversitesiEndüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. ARSLAN ÖRNEK
- Throughput optimization in robotic cells
Robotic hücrelerde çıktı optimizasyonu
ATABAK ELMI
Doktora
İngilizce
2014
Endüstri ve Endüstri MühendisliğiDokuz Eylül ÜniversitesiEndüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. ŞEYDA AYŞE TOPALOĞLU