Geri Dön

Dynamic capacitated lot sizing problem optimization with reinforcement learning

Başlık çevirisi mevcut değil.

PDF İndir

  1. Tez No: 834799
  2. Yazar: FARUK ERDOĞAN BULDUR
  3. Danışmanlar: PROF. DR. OKAN ÖRSAN ÖZENER
  4. Tez Türü: Yüksek Lisans
  5. Konular: Mühendislik Bilimleri, Engineering Sciences
  6. Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
  7. Yıl: 2023
  8. Dil: İngilizce
  9. Üniversite: Özyeğin Üniversitesi
  10. Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Veri Bilimi Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
  13. Sayfa Sayısı: 78

Özet

Günümüz hızlı tempolu üretim ve tedarik zinciri ortamlarında, kapasite kısıtları ve talep dalgalanmaları arasında üretim miktarlarını verimli bir şekilde yönetmek son derece önemlidir. Bu Yüksek Lisans tezi, bu zorluğun üstesinden gelmek için Pekiştirmeli Öğrenme'nin (RL) gücünden faydalanarak, geleneksel optimizasyon yaklaşımlarını yeniden tasarlamaktadır. RL, gelişmiş bir esneklik ve zeka sağlayarak, Dinamik Kapasiteli Lot Belirleme Problemi'ni (DCLSP) çözmek için uygulanmaktadır. Kapsamlı deneyler ve geleneksel yöntemlerle karşılaştırma sonuçları, RL tabanlı çerçevenin üstün performans sergilediğini, maliyetleri azalttığını ve üretim verimliliğini artırdığını göstermektedir. Bu araştırma, karmaşık üretim ortamlarında esnek karar verme süreçlerinin yeni bir çağını başlatırken, operasyon yönetimi alanında daha ileri çalışmalara kapı açmaktadır.

Özet (Çeviri)

In today's fast-paced manufacturing and supply chain landscapes, efficiently managing production quantities amidst capacity constraints and demand fluctuations is crucial. This MSc. thesis explores a cutting-edge solution to this challenge by harnessing the power of Reinforcement Learning (RL). Reinventing traditional optimization approaches, RL offers adaptability and intelligence to address the Dynamic Capacitated Lot Sizing Problem (DCLSP). Through extensive experimentation and comparison with conventional methods, our RL-based framework showcases superior performance, reducing costs and enhancing production efficiency. This research unlocks a new era of agile decision-making in complex manufacturing environments and opens doors to further advancements in operations management.

Benzer Tezler

  1. Tez No

    61150

    Çok aileli dinamik parti büyüklüğü belirleme problemleri ve çözüm önerileri

    Multi-family capacitated dynamic lot sizing with coordinated replenishments

    RAFET BİLGEN

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    1996

    İstatistikKırıkkale Üniversitesi

    Sayısal Yöntemler Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. H. MURAT MERCAN

  2. Tez No

    353636

    Capacitated dynamic economic lot-sizing problem with perishable items

    Dayanıksız ürünler için kapasiteli dinamik ekonomik sipariş verme modeli

    GÜL IŞIK

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2014

    Endüstri ve Endüstri Mühendisliğiİzmir Ekonomi Üniversitesi

    Akıllı Mühendislik Sistemleri Ana Bilim Dalı

    YRD. DOÇ. DR. ZEYNEP SARGUT

  3. Tez No

    3768

    Solving the capacitated dynamic lot sizing problem

    Başlık çevirisi yok

    NEJAT ÜREM

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    1987

    Endüstri ve Endüstri MühendisliğiBoğaziçi Üniversitesi

    DOÇ. DR. İLHAN OR

  4. Tez No

    56517

    Multi-item lot sizing problem with setup times

    Kurma zamanlı çok ürünlü kafile büyüklüğü belirleme problemi

    HALDUN SÜRAL

    Doktora

    İngilizce

    İngilizce

    1996

    Endüstri ve Endüstri MühendisliğiOrta Doğu Teknik Üniversitesi

    Endüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. ÖMER KIRCA

  5. Tez No

    75786

    The Capacitaded lot sizing problem

    Başlık çevirisi yok

    Ş.İLKER BİRBİL

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    1997

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolYeditepe Üniversitesi

    Sistem Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. LİNET ÖZDAMAR

Geri Dön