Stokastik İşlem Zamanlı İş Sıralama Problemine Pekiştirmeli Öğrenme Yaklaşımı


Creative Commons License

Kaya M. İ., İşleyen S. K.

43. Yöneylem Araştırması ve Endüstri Mühendisliği Ulusal Kongresi, Trabzon, Türkiye, 2 - 04 Ekim 2024, ss.162, (Özet Bildiri)

  • Yayın Türü: Bildiri / Özet Bildiri
  • Basıldığı Şehir: Trabzon
  • Basıldığı Ülke: Türkiye
  • Sayfa Sayıları: ss.162
  • Gazi Üniversitesi Adresli: Evet

Özet

İş sıralama problemi (İSP) işlerin hangi sırada işleme alınacağının belirlendiği karar problemidir. Amaç, işlerin teslim zamanlarında mümkün olan en az gecikme olacak şekilde sıralanmasıdır. Deterministik yapıdaki iş sıralama problemlerinde işlere ait işlem süreleri önceden bilinmektedir. Fakat bazı durumlarda (işlem süresinin o işte çalışan operatöre göre farklılık gösterdiği, makinedeki bozulmaların işlem sürelerini etkilediği durumlar vs.) işlerin işlem süresi önceden kesin olarak bilinmemekte ve duruma göre değişkenlik gösterebilmektedir. Bu problemler stokastik iş sıralama problemleri (SİSP) olarak adlandırılmaktadır.

Bu çalışmada, SİSP’de işlerin gecikme süreleri toplamının beklenen değerinin en küçüklenmesi amaçlanmıştır. Problem Markov karar süreci olarak modellenmiş, çözümünde makine öğrenmesi yöntemlerinden olan pekiştirmeli öğrenme yaklaşımı kullanılmıştır. İşlerin teslim zamanları önceden bilinmekte olup sabittir. İşlerin işlem süreleri ise kesikli olasılık dağılımıyla ifade edilmekte ve bu dağılım önceden bilinmektedir. Çözüm yöntemi olarak modern çözüm yöntemlerinden pekiştirmeli öğrenme yöntemi kullanılmıştır. Çoğu gerçek hayat karar problemine bakıldığında problemin parametreleri önceden kesin olarak bilinmemekte ve değişkenlik gösterebilmektedir. Bu bağlamda bu çalışmanın gerçek hayat karar problemlerinin çözümüne ışık tutacağı düşünülmektedir.