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
- Mathematical modeling and solution approaches for balancing turkish electricity day ahead market
Türkiye gün öncesi elektrik piyasası dengelemesi için matematiksel modelleme ve çözüm yaklaşımları
SİNAN YÖRÜKOĞLU
Yüksek Lisans
İngilizce
2015
Endüstri ve Endüstri MühendisliğiOrta Doğu Teknik ÜniversitesiEndüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. ZEYNEP MÜGE AVŞAR
DR. BORA KAT
- Bicriteria bin packing problem with deviation based objectives
İki kriterli kutu paketleme problemleri
AYLA ÖYLEK
Yüksek Lisans
İngilizce
2015
Endüstri ve Endüstri MühendisliğiOrta Doğu Teknik ÜniversitesiEndüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. ESRA KARASAKAL
PROF. DR. MERAL AZİZOĞLU
- GT yöntemlerinin sınıflandırması, performans ölçütleri, üretimle ilgili verileri kullanan yeni yöntemlere örnekler ve genetik algoritmalar
Taxonomy of GT methods, performance measures,some new GT methods that is able to incorporate pertinent manufacturing data and genetic algorithms
HATİCE DERİCİ
Yüksek Lisans
Türkçe
1997
Endüstri ve Endüstri Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiEndüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. M. BÜLENT DURMUŞOĞLU
- Scheduling with dual performance measures: Total flowtime and number of tardy jobs
İki performans ölçütü ile çizelgeleme:Toplam akış zamanı ve gecikmeli iş sayısı
K.TUNCAY BEKİROĞLU
Yüksek Lisans
İngilizce
1992
Endüstri ve Endüstri MühendisliğiOrta Doğu Teknik ÜniversitesiYRD. DOÇ. DR. SUNA KONDAKÇI