Tek makineli çizelgeleme probleminde toplam gecikme süresi minimizasyonu için genetik algoritma ve dal sınır algoritması yaklaşımı
A genetic algorithm and branch-and-bound approach for minimizing total tardiness in the single machine scheduling problem
- Tez No: 906834
- Danışmanlar: PROF. DR. BERK AYVAZ, DOÇ. DR. MUHAMMET CEYLAN
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Endüstri ve Endüstri Mühendisliği, Industrial and Industrial Engineering
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2024
- Dil: Türkçe
- Üniversite: İstanbul Ticaret Üniversitesi
- Enstitü: Lisansüstü Eğitim Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Endüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: 97
Özet
Bu çalışmada, tek makine çizelgeleme probleminin çözümü için Dal Sınır Algoritması ve Genetik Algoritma yöntemleri kullanılarak bir uygulama gerçekleştirilmiştir. Önerilen algoritmalar, bir eloksal üretim tesisinden elde edilen gerçek veriler kullanılarak test edilmiştir. Çalışmanın amacı, üretim süreçlerindeki verimliliği artırmak ve işlerin tamamlanma sürelerini minimize etmektir. Dal Sınır Algoritması, en iyi çözümü ararken çözüm uzayını sistematik olarak tarar ve gereksiz dalları budar. Genetik Algoritma ise, doğal seçilim ve genetik işlemler kullanarak optimal veya yakın optimal çözümler üretir. Uygulama sonuçları, her iki algoritmanın da tek makine çizelgeleme probleminin çözümünde etkin olduğunu göstermektedir. Özellikle, eloksal üretim tesisinde sağlanan verimlilik artışı ve maliyet düşüşü, bu yöntemlerin pratik uygulamalar için değerli olduğunu ortaya koymaktadır.
Özet (Çeviri)
In this study, Branch and Bound Algorithm and Genetic Algorithm methods were applied to solve the single machine scheduling problem. The proposed algorithms were tested using real data obtained from an anodizing production facility. The aim of the study is to increase efficiency in production processes and minimize job completion times. The Branch and Bound Algorithm systematically searches the solution space for the best solution and prunes unnecessary branches. The Genetic Algorithm, on the other hand, produces optimal or near-optimal solutions using natural selection and genetic operations. Application results demonstrate that both algorithms are effective in solving the single machine scheduling problem. Particularly, the increase in efficiency and the reduction in costs achieved in the anodizing production facility highlight the value of these methods for practical applications.
Benzer Tezler
- Öğrenme etkili ve farklı geliş zamanlı tek makineli çizelgelemede toplam ağırlıklı gecikme probleminin çözümü
Solution of total weighted tardiness problem on single machine scheduling with learning effect and unequal release dates
SETTAR MUŞTU
Yüksek Lisans
Türkçe
2013
Endüstri ve Endüstri MühendisliğiKırıkkale ÜniversitesiEndüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. TAMER EREN
- Fuzzy order acceptance and scheduling on identical parallel machines
Bağlantısız eş paralel makinelerde bulanık sipariş kabul ve çizelgeleme
MENŞURE ZÜHAL ERİŞGİN BARAK
Doktora
İngilizce
2021
Endüstri ve Endüstri MühendisliğiÇukurova ÜniversitesiEndüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. MELİK KOYUNCU
- Generating robust and stable machine schedules from a proactive standpoint
Proaktif bir bakış açısından gürbüz ve kararlı makine çizelgeleri oluşturulması
SELÇUK GÖREN
Doktora
İngilizce
2009
Endüstri ve Endüstri Mühendisliğiİhsan Doğramacı Bilkent ÜniversitesiEndüstri Mühendisliği Bölümü
PROF. DR. İHSAN SABUNCUOĞLU
- Üretim sistemlerinde enerji odaklı çizelgeleme optimizasyonu
Energy-based scheduling optimization in manufacturing systems
ELİF TARAKÇI
Doktora
Türkçe
2019
Endüstri ve Endüstri Mühendisliğiİstanbul Ticaret ÜniversitesiEndüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. ABDÜL HALİM ZAİM
- Bulanık iş ve teslim zamanlı akış tipi çizelgeleme problemi için çok amaçlı genetik algoritma
Multiobjective genetic algorithm for flowshop scheduling problem with fuzzy processing time and fuzzy due date
İZZETTİN TEMİZ
Doktora
Türkçe
2004
Endüstri ve Endüstri MühendisliğiGazi ÜniversitesiEndüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF.DR. SERPİL EROL