Tekstil sektöründe paralel üretim hattı çizelgeleme probleminin siparişlerin bölünebilirlik durumuna göre genetik algoritmayla çözümü
Solution of parallel production line scheduling problem in textile industry wi̇th geneti̇c algori̇thm based on di̇vi̇si̇bi̇li̇ty of orders
- Tez No: 951456
- Danışmanlar: DOÇ. DR. MUSTAFA YILMAZ, PROF. DR. ÖZDEN ÜSTÜN
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Endüstri ve Endüstri Mühendisliği, Industrial and Industrial Engineering
- Anahtar Kelimeler: Paralel üretim hattı çizelgeleme, çok amaçlı programlama, genetik algoritma, Python/3.12, siparişlerin bölünmesi, Parallel production line scheduling, multi-objective programming, genetic algorithm, Python/3.12, spliting of orders
- Yıl: 2025
- Dil: Türkçe
- Üniversite: Atatürk Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Endüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: 66
Özet
Amaç: Paralel makine çizelgeleme problemlerini ele alan çalışmalardan yola çıkarak tekstil sektöründe konfeksiyon dikim alanında paralel üretim hattı çizelgeleme problemi ele alınmıştır. Çizelgeleme problemlerine baktığımızda genellikle işlerin bölünemediği varsayılmaktadır. Ancak işlerin bölünmesi, gecikmelerin önlenmesini, müşteri tatminini arttırmayı veya işlerin makinelerde ki kapasite doluluklarını da arttırmayı gibi fırsatlar sunabilmektedir. Yöntem: Bu çalışmada, işlerin bölünemediği ve bölünebildiği ilişkisiz paralel makine çizelgeleme problemi için iki farklı iki amaçlı matematiksel model önerilmiştir. Birinci modelde siparişlerin bölünemediği durum ikinci modelde ise bölünebildiği durum gösterilmiştir. İkinci modelde siparişlerin hangi üretim hatlarına atanacağının ve siparişlerin hangi oranda bölüneceği belirlenmektedir. Her iki modelin amaçları, son işin tamamlanma zamanını ve teslim süresindeki gecikmeyi enküçüklemektir. İki amaçlı model ağırlıklı toplam yöntemiyle tek amaçlı yapıya dönüştürülmüştür. Aynı zamanda geliştirilen modeller genetik algoritma ile de kodlanarak büyük boyutlu problemlerin de çözülmesi sağlanmıştır. Bulgular: Rassal türetilen test problemleri, Gams37/Cplex ve Python/3.12 çözücüsü kullanılarak önerilen modeller ile çözülmüştür. Problem literatürde NP-zor sınıfına girdiği için küçük boyutlu problemlerde gams ile en iyi çözümler elde edilmiştir. Ancak orta boyutlu ve büyük boyutlu problemlerde Gams37/CPlex ile eniyi çözüm bulunamamıştır. Genetik algoritma hem Model 1(siparişlerin bölünemediği) hem de Model 2 (siparişlerin bölünebildiği) için geliştirilmiştir. Bu çalışmada uygulanan genetik algoritmada uygulanan stratejiler ile Model 2'deki bölünmeye izin verilmiştir. Sonuç: Bu stratejiler sayesinde gerçek hayat problemi başarıyla çözülmüş olup siparişlerin bölünmesine izin verilmesiyle amaç fonksiyonlarında iyileştirme gözlemlenmiştir.
Özet (Çeviri)
Purpose: Based on studies addressing parallel machine scheduling problems, the parallel production line scheduling problem in the garment sewing field in the textile sector has been addressed. When we look at scheduling problems, it is generally assumed that jobs cannot be divided. However, dividing jobs can offer opportunities such as preventing delays, increasing customer satisfaction or increasing the capacity occupancy of jobs in machines. Method: In this study, two different dual-objective mathematical models are proposed for the unrelated parallel machine scheduling problem where jobs cannot be divided and can be divided. In the first model, the situation where orders cannot be divided is shown and in the second model, the situation where they can be divided is shown. In the second model, it is determined which production lines the orders will be assigned to and in what ratio the orders will be divided. The objectives of both models are to minimize the completion time of the last job and the delay in the delivery time. The dual-objective model is converted to a single-objective structure with the weighted sum method. At the same time, the developed models are coded with the genetic algorithm and large-scale problems are solved. Findings: Randomly generated test problems were solved with the proposed models using Gams37/Cplex and Python/3.12 solver. In the problem literature, the best solutions were obtained with games for small-sized problems that are in the NP-hard class. However, the best solution could not be found with Gams37/CPlex for medium-sized and large-sized problems. Genetic update was developed for both failed Model 1 (where orders can be divided) and Model 2 (where orders can be divided). With this treatment method, the strategies applied with the genetic method allowed the division in Model2. Conclusion: Thanks to these strategies, the real-life problem has been successfully solved and improvements in objective functions have been observed by allowing the orders to be split.
Benzer Tezler
- Bir İplik Fabrikasında Siparişlere Hızlı Cevap Verebilecek Bir Çizelgeleme Yaklaşımı
A Scheduling Approach for Fast-Fashion in a Thread Company
ÇİĞDEM ŞENBAY
Yüksek Lisans
Türkçe
2018
Endüstri ve Endüstri MühendisliğiEskişehir Osmangazi ÜniversitesiEndüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. EZGİ AKTAR DEMİRTAŞ
DOÇ. DR. TUĞBA SARAÇ
- Yeni bir inşaat malzemesi olarak geotekstiller
Geotextiles as a new construction material
Y.OKAN CİNDEMİR
Yüksek Lisans
Türkçe
1997
İnşaat Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiGeoteknik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. REMZİ ÜLKER
- Türkiye iktisat politikalarının belirlenmesinde iktisadi kurum-kural ve kuruluşların rolleri
Başlık çevirisi yok
İBRAHİM GÜRAN YUMUŞAK
- Contribution a la recherche d'un cadre juridique pour un droit international de laconcurrence plus efficace
Daha etkin bir uluslararası rekabet için hukuki çerçeve arayışı
ALİ CENK KESKİN
Doktora
Fransızca
2009
HukukGalatasaray ÜniversitesiKamu Hukuku Ana Bilim Dalı
PROF. DR. JEAN MARC SOREL
PROF. DR. HALİL ERCÜMENT ERDEM