Designing a meta-heuristic algorithm to solve the scheduling problem of parallel machines unrelated to the time limit of access to tasks in industrial automation
Meta-sezgisel algoritma tasarlamak planlama sorununu çözmek için paralel makinelerle ilişkisi olmayan görevlere erişim süresi sınırı endüstriyel otomasyon
- Tez No: 940219
- Danışmanlar: DR. ÖĞR. ÜYESİ ENGİN SANSARCI
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Endüstri ve Endüstri Mühendisliği, Industrial and Industrial Engineering
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2024
- Dil: İngilizce
- Üniversite: Altınbaş Üniversitesi
- Enstitü: Lisansüstü Eğitim Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Endüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Endüstri Mühendisliği Bilim Dalı
- Sayfa Sayısı: 92
Özet
Bu tez, operasyonel verimliliği artırmak için yapım süresini en aza indirmeye odaklanarak, endüstriyel ortamlarda ilgisiz paralel makineler arasında planlama görevlerinin optimizasyonunu araştırmaktadır. Karmaşık optimizasyon problemlerini çözmedeki sağlamlığıyla bilinen bir genetik algoritma (GA), değişken işlem hızlarına ve görev bağımlılıklarına sahip makinelerin neden olduğu planlama zorluklarını gidermek için geliştirildi. Çalışma, çaprazlama, mutasyon ve seçim gibi karmaşık genetik işlemler yoluyla potansiyel planlama dizilerini akıllıca araştıran GA'yı uygulamak için MATLAB'ı kullanıyor. Algoritmanın etkinliğini değerlendirmek için dört makine ve yirmi görevi içeren bir deney düzeneği kullanıldı. Sonuçlar, genetik algoritmanın optimal görev programlarını bularak üretim verimliliğini önemli ölçüde artırdığını göstermektedir. Araştırma ayrıca ek kısıtlamaların entegrasyonu ve görev işleme sürelerindeki belirsizliklerin yönetimi de dahil olmak üzere gelecekteki iyileştirmeleri tartışıyor. Bu kapsamlı çalışma, genetik algoritmaların karmaşık planlama problemlerini çözme yeteneğini kanıtlıyor ve çeşitli endüstrilerde uygulanabilir değerli bilgiler ve pratik çözümler sunuyor.
Özet (Çeviri)
This thesis investigates the optimization of scheduling tasks across unrelated parallel machines in industrial settings, focusing on minimizing the makespan to enhance operational efficiency. A genetic algorithm (GA), known for its robustness in solving complex optimization problems, is developed to address the scheduling challenges posed by machines with variable processing speeds and task dependencies. The study utilizes MATLAB to implement the GA, which intelligently explores potential scheduling sequences through sophisticated genetic operations such as crossover, mutation, and selection. An experimental setup involving four machines and twenty tasks is used to evaluate the algorithm's efficacy. The results demonstrate that the genetic algorithm significantly improves production efficiency by finding optimal task schedules. The research further discusses future enhancements, including the integration of additional constraints and the management of uncertainties in task processing times. This comprehensive study substantiates the capability of genetic algorithms to solve intricate scheduling problems, offering valuable insights and practical solutions applicable across diverse industries.
Benzer Tezler
- Bulanık çok modlu kaynak kısıtlı proje çizelgeleme problemlerinin çözümü için matematiksel bir model
A mathematical model for the solution of the fuzzy multi mode resource-constrained project scheduling problems
ÖMER ATLI
Doktora
Türkçe
2012
Endüstri ve Endüstri MühendisliğiHava Harp Okulu KomutanlığıEndüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. CENGİZ KAHRAMAN
- 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)
- Çok amaçlı enerji verimli atölye çizelgeleme problemi için yeni bir çözüm yaklaşımı: WASPAS tabanlı NSGA-2
A new solution approach for multi-objective energy efficient job shop scheduling problem: WASPAS based NSGA-2
MİNE BÜŞRA GELEN MERT
Doktora
Türkçe
2024
Endüstri ve Endüstri MühendisliğiSakarya ÜniversitesiEndüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. ALPARSLAN SERHAT DEMİR
- Müfredat tabanlı üniversite ders çizelgeleme problemi için bir sürü zekası yaklaşımı
A swarm intelligence approach to curriculum-based course timetabling problem
SAEİD AGAHİAN
Yüksek Lisans
Türkçe
2012
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolKaradeniz Teknik ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
YRD. DOÇ. DR. HÜSEYİN PEHLİVAN
- Lojistik merkezi yer seçimi ve yerleştirme problemi
Logistic center selection and layout problems
FULYA ZARALI
Doktora
Türkçe
2018
Endüstri ve Endüstri MühendisliğiSakarya ÜniversitesiEndüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. Harun Reşit YAZGAN