Atölye tipi çizelgeleme probleminin genetik algoritma ile çözümünde monolotik ve mikroservis mimarilerinin karşılaştırmalı analizi ve performans optimizasyonu
Comparative analysis and performance optimization of solving the job shop scheduling problem using genetic algorithm with monolithic and microservice architectures
- Tez No: 824728
- Danışmanlar: PROF. DR. AYDIN ÇETİN
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Computer Engineering and Computer Science and Control
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2023
- Dil: Türkçe
- Üniversite: Gazi Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: 64
Özet
Bu çalışmanın amacı, Atölye Tipi Çizelgeleme Problemi(ATÇP)' nin çözümü için genetik algoritma temelli monolotik ve mikro servis mimarilerinin performansını analiz etmek, zaman karmaşıklığını azaltma potansiyellerini değerlendirmek, avantajları ve sınırlılıkları ortaya koymaktır. Monolitik bir uygulama tasarlanarak zaman karmaşıklığının azaltılması için farklı teknikler denenmiş ve bu tekniklerin etkisi karşılaştırılmıştır. Ardından, genetik algoritma temelli çözüm mikro servis mimarisi kullanılarak ölçeklendirilmiş ve performans analizi yapılmıştır. Her iki mimarinin performansı, genetik algoritmanın zaman karmaşıklığını azaltma becerisine odaklanarak karşılaştırılmıştır. Sonuçlar, mikro servis mimarisinin genetik algoritmanın zaman karmaşıklığını azaltmada farklılıklar sağladığını ve bu yaklaşımların ölçeklenebilirlik ve modülerlik açısından avantajları ve sınırlılıklarını ortaya koymuştur. Ayrıca, genetik algoritmaların zaman karmaşıklığını azaltma konusunda gelecekte yapılacak araştırmalar için öneriler sunulmuştur.
Özet (Çeviri)
The aim of this study is to analyze the performance of genetic algorithm-based monolithic and microservice architectures for solving the Job-Shop Scheduling Problem, evaluate their potential for reduce time complexity, and highlight their advantages and limitations. Different techniques have been tried and the effects of these techniques have been compared in order to reduce time complexity by designing a monolithic application. Subsequently, the genetic algorithm-based solution was scaled using a microservice architecture, and a performance analysis was conducted. The performance of both architectures was compared focusing on the genetic algorithm's ability to reduce time complexity. The results revealed differences in reducing the time complexity of the Job-Shop Scheduling Problem using the microservice architecture compared to the monolithic approach, and highlighted the advantages and limitations of these approaches in terms of scalability and modularity. Additionally, suggestions were provided for future research on reducing the time complexity of genetic algorithms.
Benzer Tezler
- Çok amaçlı enerji verimli atölye çizelgeleme problemi için yeni bir çözüm yaklaşımı: WASPAS tabanlı NSGA-2
A new solution approach for multi-objective energy efficient job shop scheduling problem: WASPAS based NSGA-2
MİNE BÜŞRA GELEN MERT
Doktora
Türkçe
2024
Endüstri ve Endüstri MühendisliğiSakarya ÜniversitesiEndüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. ALPARSLAN SERHAT DEMİR
- 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
2010
Endüstri ve Endüstri MühendisliğiMarmara ÜniversitesiEndüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı
YRD. DOÇ. DR. SEROL BULKAN
- Esnek atölye tipi hücre çizelgeleme problemleri için çok amaçlı matematiksel model ve genetik algoritma ile çözüm önerisi
A multi-objective mathematical model and genetic algorithm solution approach for flexible job shop cell scheduling problems
DERYA DELİKTAŞ
Doktora
Türkçe
2017
Endüstri ve Endüstri MühendisliğiSakarya ÜniversitesiEndüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. ORHAN TORKUL
- Seçilmiş bir endüstriyel tesiste üretim çizelgeleme problemi ve genetik algoritma yöntemi ile optimizasyon
A production scheduling problem in a selected industrial factory and optimization with genetic algorithm method
BİLGESU AK
Yüksek Lisans
Türkçe
2012
Endüstri ve Endüstri MühendisliğiOndokuz Mayıs ÜniversitesiMakine Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. ERDEM KOÇ
- Esnek atölye tipi çizelgeleme problemi için bir hibrid genetik algoritma yaklaşımı
A hybrid problem perturbation and genetic algorithm for the flexible job-shop scheduling problem
BİLAL METO
Yüksek Lisans
Türkçe
2013
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolTOBB Ekonomi ve Teknoloji ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. KADİR ERTOĞRAL
DOÇ. DR. ERDOĞAN DOĞDU