Application of Genetic Algorithm for the optimization of a flow-shop
Akış Atölyesinin Optimizasyonu için Genetik Algoritma Uygulaması
- Tez No: 987468
- Danışmanlar: DR. ÖĞR. ÜYESİ FATİH YİĞİT
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Endüstri ve Endüstri Mühendisliği, Industrial and Industrial Engineering
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2026
- 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: Belirtilmemiş.
Özet
Bu çalışma, toplam ağırlıklı gecikmeyi azaltmak amacıyla çok ölçütlü karar verme (MCDM) yöntemini kullanarak üç makineli bir akış tipi üretim sisteminin performansını iyileştirmeye odaklanmaktadır. Bu ölçüt, her bir işin hem gecikme süresini hem de genel üretim planındaki önemini dikkate almaktadır. Bu unsurların optimize edilmesi, sıkı teslim tarihleri, farklı iş öncelikleri ve yoğun rekabetle karşı karşıya olan endüstriler için büyük önem taşımaktadır. Bu farklı hedefleri düzenlemek ve karşılaştırmak için Analitik Hiyerarşi Süreci (AHP) kullanılmaktadır. Bu yöntem, karar vericilerin birden fazla ölçütü aynı anda değerlendirmesine ve her birine önem ağırlıkları atamasına yardımcı olur. Çalışma, üretimi optimize ederken birden fazla faktörü dikkate almanın faydalarını göstermek amacıyla önerilen çok ölçütlü modeli geleneksel tek amaçlı yaklaşımla karşılaştırmaktadır. Sonuçlar, çok ölçütlü yöntemlerin gerçek durumlara uygulandığında daha esnek ve daha gerçekçi olduğunu vurgulamaktadır. Ayrıca araştırma, akış tipi üretim optimizasyonunda yaygın olarak kullanılan performans ölçütlerini de incelemektedir. AHP ile genetik algoritmaları birleştiren hibrit bir yöntem de sunulmakta olup, bu yaklaşım hassasiyet ile hesaplama hızı arasında iyi bir denge sağlamaktadır. Son olarak, önerilen yöntem pratik endüstriyel örnekler üzerinden test edilmiş ve üç makineli akış tipi üretim sistemlerinde üretim akışını iyileştirme, gecikmeleri azaltma ve daha iyi karar verme süreçlerini destekleme yeteneğini doğrulamıştır.
Özet (Çeviri)
This study focuses on improving the performance of a three-machine flowshop by using a multi-criteria decision-making (MCDM) method to reduce total weighted tardiness. This measure considers both the delay of each task and its importance in the overall production plan. Optimizing these aspects is important for industries that face strict deadlines, different task priorities, and strong competition. To organize and compare these different objectives, the Analytic Hierarchy Process (AHP) is used. This method helps decision-makers evaluate several criteria at the same time and assign importance weights to each one. The study compares the proposed multicriteria model with a traditional single-objective approach to show the benefits of considering several factors when optimizing production. The results highlight that multi-criteria methods are more flexible and realistic when applied to real situations. In addition, the research examines the usual performance measures used in flow-shop optimization. A hybrid method that combines AHP with genetic algorithms is also presented, offering a good balance between precision and computational speed. Finally, the proposed method is tested through practical industrial examples, which confirm its ability to improve production flow, reduce delays, and support better decision-making in three-machine flow-shop systems.
Benzer Tezler
- Genetik algoritmanın optimal güç akışı problemine uygulanması
Application of genetic algorithm in solving the optimal power flow problem
İBRAHİM ONUR AYDOĞAN
Yüksek Lisans
Türkçe
2024
Elektrik ve Elektronik MühendisliğiMaltepe ÜniversitesiElektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ ZEHRA ÇEKMEN
- Optimizasyon tabanlı bir su kaynakları sistemi modelleme aracının geliştirilmesi ve çok amaçlı sektörel tahsise uygulanması
Development of an optimization-based modeling tool for water resources systems and application to multi-objective sectoral allocation
SALİM YAYKIRAN
Doktora
Türkçe
2025
Çevre Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiÇevre Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. ALPASLAN EKDAL
- Optimization of centrifugal fan design using genetic algorithm and CST method
Genetik algoritma ve CST yöntemi ile santrifüj fan tasarımının optimizasyonu
ERKAN BİÇER
Yüksek Lisans
İngilizce
2025
Mekatronik Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiMekatronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. TUFAN KUMBASAR
- Melez akış tipi çizelgeleme problemi için tepkisel bir algoritma
A reactive algorithm for the hybrid flow shop scheduling problem
ABDULLAH AKTEL
Doktora
Türkçe
2015
Endüstri ve Endüstri Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiEndüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. MEHMET MUTLU YENİSEY
- Enerji sistemlerinde en uygun yük akışının sağlanabilmesi için optimizasyon algoritmalarının kullanılması
Application of optimization algorithms to prvide optimum power flow on power systems
AHMET DOĞAN
Yüksek Lisans
Türkçe
2011
Elektrik ve Elektronik MühendisliğiErciyes ÜniversitesiElektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. MUSTAFA ALÇI