Reinforcement learning based solution approach for the open shop scheduling problem
Açık atölye çizelgeleme problemi için pekiştirmeli öğrenme tabanlı bir çözüm yaklaşımı
- Tez No: 868223
- Danışmanlar: PROF. DR. GÖKALP YILDIZ
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Endüstri ve Endüstri Mühendisliği, Industrial and Industrial Engineering
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2024
- Dil: İngilizce
- Üniversite: Dokuz Eylül Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Endüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Endüstri Mühendisliği Bilim Dalı
- Sayfa Sayısı: Belirtilmemiş.
Özet
Bu tez, Açık Atölye Çizelgeleme Problemleri (AAÇP) için ilk kez Pekiştirmeli Öğrenme (PÖ) tabanlı bir çözüm önermektedir. AAÇP'yi diğer çizelgeleme problemi türlerinden ayıran ve AAÇP'yi benzersiz kılan bir özellik bulunmaktadır. Bu özellikte işler, sıralarından bağımsız olarak makinelere atanabilir. Bu özellik aynı zamanda AAÇP'nin çözülmesini de zorlaştırmaktadır. Bu nedenle birçok farklı çözüm yöntemi geliştirilmiştir. Bu tez üç algoritma içeren bir çözüm önermektedir. Bu üç algoritma; atama algoritması, ön çalışma algoritması ve son olarak PÖ algoritmasıdır. Atama algoritması işleri makinelere atarken, ön çalışma algoritması PÖ algoritması için kullanılacak parametreleri sağlar. Çözüm yaklaşımı literatürde en sık kullanılan problem türleri üzerinde test edilmiş ve diğer çalışmalarla karşılaştırılmıştır. RL tabanlı çözüm yaklaşımı, elde edilen sonuçlarla birçok çalışmanın önüne geçmeyi başarmıştır.
Özet (Çeviri)
This thesis introduces a novel approach for addressing Open Shop Scheduling Problems (OSSP) by utilizing Reinforcement Learning (RL). OSSP is characterized by a unique feature that sets it apart from other types of scheduling problems: the ability to assign jobs to machines regardless of their order. However, this feature also adds to the complexity of solving OSSP, leading to the development of numerous solution methods. This thesis proposes a solution comprising three algorithms: the assignment algorithm, the preliminary study algorithm, and the RL algorithm. The assignment algorithm is responsible for allocating jobs to machines, while the preliminary study algorithm determines the parameters for the RL algorithm. To evaluate the effectiveness of this solution approach, it was tested on the most commonly encountered problem types found in existing literature and compared against other studies. The RL-based solution approach has yielded impressive results, outperforming many previous studies.
Benzer Tezler
- Madencilik ölçmelerinde kuyu cidarlarındaki deformasyonların saptanması ve bazı öneriler
Başlık çevirisi yok
ENGİN TEKİN
- Farklı kompozisyonlardaki polyesterlerin mekanik özelliklerinin -yapıya bağlı olarak- deneysel ve teorik olarak incelenmesi
Başlık çevirisi yok
BEHİYE KORKMAZ
Yüksek Lisans
Türkçe
1987
Makine MühendisliğiUludağ ÜniversitesiMakine Mühendisliği Ana Bilim Dalı
YRD. DOÇ. DR. SEDAT ÜLKÜ