Bicriteria scheduling using genetic algorithms
Genetik algoritma kullanarak iki kriterli çizelgeleme
- Tez No: 82661
- Danışmanlar: PROF. DR. M. MURAT KÖKSALAN
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Endüstri ve Endüstri Mühendisliği, Industrial and Industrial Engineering
- Anahtar Kelimeler: Genetik Algoritma, Tek Makinada Çizelgeleme, Sezgisel Yöntemler, İki kriterli Çizelgeleme, Toplam Akış Zamanı, Geciken İş Sayısı, Maksimum Erken Bitirme iv, Genetic Algorithms, Single Machine Scheduling, Heuristic Methods, Bicriteria Scheduling, Flowtime, Number of Tardy Jobs, Maximum Earliness. iii
- Yıl: 1999
- Dil: İngilizce
- Üniversite: Orta Doğu Teknik Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Endüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: 64
Özet
oz GENETİK ALGORİTMA KULLANARAK İKİ KRİTERLİ ÇİZELGELEME KEHA, A. Burak Yüksek Lisans Tezi, Endüstri Mühendisliği Bölümü Tez Yöneticisi: Prof. Dr. M. Murat Köksalan Temmuz 1999, 64 Sayfa Bu çalışmada, tek makinada toplam iş akış zamanı ile geciken iş zamanını enazlayan ve tek makinada toplam iş akış zamanını ve maksimum erken bitirmeyi enazlayan iki iki-kriterli çizelgeleme problemine genetik algoritma uygulandı. Her iki problemde NP-zor problemler olarak bilinmektedir. Toplam iş akış zamanı ile toplam geciken iş zamanını enazlayan problem için yaklaşık etkin sonuçlar bulan bir sezgisel yöntem önerildi ve genetik algoritmanın bu sezgisel yöntemden elde edilen sonuçları geliştirme miktarı incelendi. Toplam iş akış zamanı ile maksimum erken bitirmeyi enazlayan problemde elde edilen sonuçlar bir alt sınırla ve bazi geçmiş çalışmalarla karşılaştırıldı.
Özet (Çeviri)
ABSTRACT BICRITERIA SCHEDULING USING GENETIC ALGORITHMS Keha, A. Burak M.S., Department of Industrial Engineering Supervisor: Prof. Dr. M. Murat Köksalan July 1999, 64 pages In this study, genetic algorithm approach is applied to two single machine bicriteria scheduling problems of minimizing total flowtime and number of tardy jobs and, minimizing total flowtime and maximum earliness. Both problems are known to be NP-hard. A heuristic for finding approximately efficient solutions is proposed for total flowtime and number tardy problem and improvement done by the genetic algorithm to the solutions of the heuristics are also given. The results of the total flowtime and maximum earliness problem are compared with a lower bound, and with some previous researches.
Benzer Tezler
- Application of q-learning algorithm to bicriteria dynamic scheduling problem
Q-öğrenme algoritmasının iki kriterli dinamik çizelgeleme problemine uygulanması
EREN YEŞİLYAPRAK
Yüksek Lisans
İngilizce
2007
Endüstri ve Endüstri MühendisliğiDokuz Eylül ÜniversitesiEndüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı
Y.DOÇ.DR. GÖKALP YILDIZ
- Two-machine flowshop scheduling with flexible operations and controllable processing times
Esnek operasyonlar ve kontrol edilebilir işlem zamanları ile iki-makinalı akış tipi çizelgeleme
ZEYNEP URUK
Yüksek Lisans
İngilizce
2011
Endüstri ve Endüstri Mühendisliğiİhsan Doğramacı Bilkent ÜniversitesiEndüstri Mühendisliği Bölümü
PROF. DR. SELİM AKTÜRK
YRD. DOÇ. DR. HAKAN GÜLTEKİN
- Logistics of clinical testing
Klinik testlerin lojistiği
EDA YÜCEL
Doktora
İngilizce
2011
Endüstri ve Endüstri MühendisliğiKoç ÜniversitesiEndüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı
YRD. DOÇ. DR. SİBEL SALMAN
- New solution techniques for no-wait permutation flowshop scheduling problems
Beklemesiz permütasyon akış tipi çizelgeleme problemleri için yeni çözüm teknikleri
DAMLA YÜKSEL
Doktora
İngilizce
2024
Endüstri ve Endüstri MühendisliğiYaşar ÜniversitesiEndüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. LEVENT KANDİLLER
- Çift tutuculu malzeme taşıyıcı robotlu hücrelerde enerji duyarlı çizelgeleme
Energy conscious scheduling of dual gripper material handling robots in robotic manufacturing cells
NURDAN EMİROĞLU
Yüksek Lisans
Türkçe
2019
Endüstri ve Endüstri MühendisliğiTOBB Ekonomi ve Teknoloji ÜniversitesiEndüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. HAKAN GÜLTEKİN
PROF. DR. SİNAN GÜREL