Yapay alg algoritması tabanlı dağıtık iş atölyesi çizelgeleme problemlerinin optimizasyonu
Optimization of distributed job shop scheduling problems based on artificial algae algorithm
- Tez No: 966266
- Danışmanlar: DOÇ. DR. MEHMET AKİF ŞAHMAN
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Elektrik ve Elektronik Mühendisliği, Electrical and Electronics Engineering
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2025
- Dil: Türkçe
- Üniversite: Selçuk Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Elektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: 64
Özet
DJSSP, Np-Zor olan geleneksel İş Atölyesi Çizelgeleme Probleminin (JSSP) bir uzantısıdır ve daha karmaşık bir optimizasyon problemidir. JSSP, aynı olmayan iş parçalarının farklı makinelerde değişken işlem sürelerine sahiptir ve belirli bir sıraya göre işlenmeleri gereken bir problemi ifade eder. Temel hedefi, iş parçalarını, makineleri ve zaman parametrelerini kullanarak toplam işlem süresini minimize etme esasına göre düzenlemektir. DJSSP ise birden fazla tesiste bulunan ve bu yerlerdeki makinelerin işlerle olan koordinasyonunu içeren daha karmaşık bir optimizasyon problemidir ve zaman çizelgesini de tesis, makine, iş, süre parametrelerini kullanarak bir hedefe ulaşmayı sağlar. NP-zor problemler olarak sınıflandırılan JSSP ve DJSSP problemleri kesin metotlar kullanılarak makul bir sürede çözülemezler. NP-zor problemleri çözmek için makul bir sürede kabul edilebilir çözümler sağlayan meta-sezgisel yöntemler kullanılır. Bu tez çalışmasında, literatürde yer alan ve iyi bilinen 10 farklı metasezgisel algoritma (Parçacık Sürü Optimizasyonu Algoritması-PSO, Yapay Arı Kolonisi Algoritması-ABC, Gri Kurt Optimize Edici– GWO, Kızıl Tilki Optimize Edici– RFO, Jaya Algoritması-JAYA, Yapay Alg Optimizasyon Algoritması-AAA, Ağaç-Tohum Algoritması-TSA, Lévy Uçuş Dağıtımı Algoritması-LFD, Diferansiyel Arama Algoritması-DSA, Balina Optimizasyon Algoritması-WOA) DJSSP problemlerini çözmek için kullanılmıştır. Ayrıca sürekli arama uzayında çalışan metasezgisel algoritmaların DJSSP ayrık problemi için çalıştırılabilmesi için ayrıklaştırma amacıyla kullanılan 3 farklı kodlama şeması (Rastgele Anahtar Kodlama Şeması-RK, En Küçük Pozisyon Değeri Kodlama Şeması-SPV, Sıralanmış Değer Kodlama Şeması-ROV) ele alınmıştır. Her bir kodlama şeması 10 metasezgisel algoritma ile 48 adet DJSSP karşılaştırma problemi üzerinde uygulanmıştır. Elde edilen sonuçlara göre AAA algoritması diğer metasezgisel algoritmalardan daha kaliteli çözümler elde ettiği görülmüştür.
Özet (Çeviri)
DJSSP is an extension of the traditional Job Shop Scheduling Problem (JSSP), which is Np-Hard and is a more complex optimization problem. JSSP refers to a problem where non-identical workpieces have variable processing times on different machines and must be processed in a certain order. Its main objective is to arrange the workpieces on the basis of minimizing the total processing time using machines and time parameters. DJSSP, on the other hand, is a more complex optimization problem involving multiple facilities and the coordination of the machines in these locations with the jobs and the timetable to achieve an objective using the facility, machine, job and time parameters. JSSP and DJSSP problems are classified as NP-hard problems and cannot be solved in a reasonable time using exact methods. To solve NP-hard problems, meta-heuristics are used that provide acceptable solutions in a reasonable time. In this thesis, 10 different well-known metaheuristic algorithms (Particle Swarm Optimization-PSO, Artificial Bee Colony-ABC, Grey Wolf Optimizer – GWO, Red Fox Optimizer – RFO, Jaya Algorithm-JAYA, Artificial Algae Algorithm-AAA, Tree-Seed Algorithm-TSA, Lévy Flight Distribution-LFD, Differential Search Algorithm - DSA, Whale Optimization Algorithm- WOA) from the literature are used to solve DJSSP problems. In addition, 3 different coding schemes (Random Key Encoding Scheme-RK, Smallest Position Value Encoding Scheme-SPV, Ranked-Over Value Encoding Scheme-ROV) used for discretization are discussed in order to run metaheuristic algorithms operating in the continuous search space for the DJSSP discrete problem. Each coding scheme is applied on 48 DJSSP benchmark problems with 10 metaheuristic algorithms. According to the results obtained, the AAA algorithm obtained better quality solutions than the other metaheuristic algorithms.
Benzer Tezler
- Yapay alg algoritması tabanlı kümeleme yöntemi
Clustering method based on artifical algae algorgthm
KHALEEL IBRAHIM ANWER
Yüksek Lisans
Türkçe
2021
Mühendislik BilimleriSelçuk ÜniversitesiBilişim Teknolojileri Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ SEMA SERVİ
- İkili optimizasyon problemlerinin çözümü için yapay alg algoritması tabanlı yeni yaklaşımlar
Novel approaches based on artificial algae algorithm to solve binary optimization problems
SEDAT KORKMAZ
Doktora
Türkçe
2019
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolKonya Teknik ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. MUSTAFA SERVET KIRAN
- Development of a novel candidate solution quality prediction approach to artificial algae algorithm
Yapay alg algoritması için yeni bir aday çözüm kalite tahmin yaklaşımı geliştirilmesi
ABDULKERIM MOHAMMED YIBRE
Doktora
İngilizce
2020
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolSelçuk ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. MUSTAFA SERVET KIRAN
- Görüntü steganografisinde doku tabanlı optimal piksel seçimi için dinamik alt-bölge tabanlı geliştirilmiş yapay alg algoritması
A dynamic sub-region-based modified artificial algae algorithm for texture-based optimal pixel selection in image steganography
AHMAD OMAR
Yüksek Lisans
Türkçe
2025
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolNecmettin Erbakan ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ ALPEREN EROĞLU
- Girdap arama ve yapay alg algoritmalarının çok amaçlı optimizasyon problemlerine uyarlanması
Adaptation of vortex search and artificial algae algorithms for multiobjective optimization problems
AHMET ÖZKIŞ
Doktora
Türkçe
2018
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolSelçuk ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ AHMET BABALIK