A Genetic algorithm application for the cutting-wrapping problem in the textile industry
Tekstil sektöründe rastlanan kumaş kesme-topa sarma probleminin genetik algoritmasıyla çözümü
- Tez No: 90617
- Danışmanlar: DOÇ. DR. GÜLAY BARBOROSOĞLU
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Endüstri ve Endüstri Mühendisliği, Industrial and Industrial Engineering
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 1999
- Dil: İngilizce
- Üniversite: Boğaziçi Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Endüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: 110
Özet
VI ÖZET Bu tezde, genetik algoritması (GA) kullanılarak tekstil sektörünün üretimin son aşamasında karşılaştığı büyük ebatlardaki kumaşlardan daha küçük parçaların kesildiği ve daha sonra bu parçaların kendi kalite kategorilerine göre toplara sanlmasıyla ilgilenen bir problem çözüldü. Kumaş toplarının kalitesi, topa sarılan kumaşlara bağlıdır. Bir kumaş parçasının kalitesi ise onun karakteristiklerinin ilgili kalite spesifikasyonlanmn (kumaş parçasının uzunluğu, bir kumaş parçasının içine düşen kritik hata sayısı, kumaş parçasının içine düşen her hatanın boyu, kumaş parçasında cm. basma düşen toplam hata puanı) içinde olup olmamasına bağlıdır. Bir metre kumaşın satış fiyatı kumaşın kalitesiyle orantılıdır. Problem optimum parça ve hata lokasyonunun kesişiminin bulunmasıyla ilgilenen sürekli atama problemidir. Bu problemde amaç, bir metre kumaş basma düşen kan en büyüklemektir. Problemin matematik formülasyonu çeşitli ikili değişkenleri ve sürekli değişkenleri içerir. Geliştirilen GA, rassal olarak üretilen ve 100 adet veri içeren bir test yatağında denenmiştir. Sonuçlar amaç fonksiyonları için hesaplanan üst limitlerle, bu problem için geliştirilen ardışık algoritmanın (sequential algorithm) ve mutative simulated annealing yaklaşımının aym test problemleri için verdiği sonuçlarla karşılaştınlmıştır. Test sonuçlan GA'nın üstün performansını desteklemektedir. GA, tekstil sektöründe kesim aşamasında güvenilir ve verimli bir gerçek zamanlı planlama aracı olarak kullanılabilir.
Özet (Çeviri)
ABSTRACT In this thesis, a genetic algorithm is introduced to solve a problem from the textile industry in the last phase of manufacturing, which involves cutting large lengths of fabric into smaller pieces, which are then wrapped around rolls. The quality of the cloth rolls is based on the quality of the pieces of the large fabrics. A piece of fabric falls within a given quality category if its characteristics are within the corresponding quality specifications. The selling price per meter of fabric is proportional to the quality category. The problem involves a difficult continuous assignment problem of identifying the optimal cutting locations of pieces overlapping with defects of known lengths and locations. In this problem, the objective is to maximize the overall profit per meter fabric. The mathematical formulation of the problem involves numerous binary variables and continuous variables. A genetic algorithm is proposed to solve the problem and it is tested on hypothetical data. Results are compared against upper bounds calculated for each objective defined as well as with a sequential heuristic and simulated annealing approach designed for this problem. The test results support the superior performance of GA. GA can be used by the textile industry as a reliable and efficient real time planning tool in the cutting phase.
Benzer Tezler
- Dikdörtgen şekilli malzeme kesme problemleri için genetik algoritma tabanlı çok ölçütlü bir çözüm yaklaşımı
A multi criteria genetic algorithm based approach for the rectangular cutting stock problem
GÜLAY GÜMÜŞ
Yüksek Lisans
Türkçe
2012
Endüstri ve Endüstri MühendisliğiAnadolu ÜniversitesiEndüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. NİL ARAS
- Tornalamada işlem parametrelerinin optimizasyonunda, genetik algoritma çalışmaları ve uygulaması
In machining parameters optimization of turning, genetic algorithm studies and its application
SERDAR DÜZGÜN
Yüksek Lisans
Türkçe
2006
Mühendislik BilimleriMarmara ÜniversitesiMakine Eğitimi Ana Bilim Dalı
Y.DOÇ.DR. FERHAT GÜNGÖR
- Konteyner yükleme probleminin çözümü için genetik algoritma bazlı hibrit yaklaşım
Genetic algorithm based hybrid optimization approach for container loading problem
AYKUT ŞEN
Yüksek Lisans
Türkçe
2023
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolBursa Teknik ÜniversitesiAkıllı Sistemler Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ YUNUS DEMİR
- Kayışlı asansör sistemleri için tümleşik mekanizmalı sabit mıknatıslı senkron motor tasarımı ve uygulaması
Design and application of permanent magnet synchronous motor with integrated mechanism for belt lift systems
YUSUF AVŞAR
Doktora
Türkçe
2023
Mekatronik MühendisliğiTokat Gaziosmanpaşa ÜniversitesiMekatronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. AHMET FENERCİOĞLU
- Parça yerleştirme algoritmalarının postal oluşturma problemine uygulanması
Başlık çevirisi yok
FİLİZ BUNYAK
Yüksek Lisans
Türkçe
1996
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Teknik ÜniversitesiDOÇ.DR. FÜSUN TUNALI (SEÇUK)