Bulanık iş ve teslim zamanlı akış tipi çizelgeleme problemi için çok amaçlı genetik algoritma
Tezin Türü: Doktora
Tezin Yürütüldüğü Kurum: Gazi Üniversitesi, Fen Bilimleri Enstitüsü, -, Türkiye
Tezin Onay Tarihi: 2004
Tezin Dili: Türkçe
Öğrenci: İZZETTİN TEMİZ
Danışman: SERPİL EROL
Özet:BULANIK İŞ VE TESLİM ZAMANLI AKIŞ TİPİ ÇİZELGELEME PROBLEMİ İÇİN ÇOK AMAÇLI GENETİK ALGORİTMA (Doktora Tezi) İzzettin TEMİZ GAZİ ÜNİVERSİTESİ FEN BİLİMLERİ ENSTİTÜSÜ Eylül 2004 ÖZET Gerçek yaşam problemlerinin çoğu kararvericinin herhangi bir kararı vermeden önce birden fazla kriteri düşünmesini gerektirirken, çizelgeleme alanında yapılan çalışmaların pekçoğu sadece bir kriteri ele almıştır. Çizelgeleme literatürü çok kriterli çalışmalar ile ilgili araştırmaların esas olarak çok makinalı problemlerin zorluğu nedeniyle tek makinalı ve en çok iki makinalı problemler üzerinde odaklandığını göstermektedir. Bu çalışmada günümüz imalat sistemlerinde büyük öneme sahip /-makinalı akış tipi çizelgeleme probleminde işlem zamanları ve teslim tarihleri gibi zaman parametrelerinin belirsiz olduğu durum ele alınarak üretim tamamlanma zamanı, maksimum gecikme ve toplam akış zamanı amaçlarını eş zamanlı optimize eden genetik algoritma temelli çok amaçlı bir yaklaşım geliştirilmiştir. Akış tipi çizelgeleme için geliştirilen bulanık iş ve teslim zamanlı çok amaçlı genetik algoritma sonucunda amaç değerlerinin üyelik fonksiyonlarıyla ifade edildiği pareto optimal çözümler elde edilmektedir. Problem NP-zor problem olduğu için tüm pareto optimal çözümler ancak birerleme tekniği ile bulunabileceğinden algoritmanın etkinliği küçük boyutlu problemler kullanılarak gösterilmiştir. Geliştirilen algoritmanın tüm problemler için pareto optimal çözümleri bulabildiği görülmüştür. Küçük boyutlu problemler için etkin sonuçlar veren bu algoritmanın orta ve büyük boyutlu problemler için de etkin sonuçlar vereceği beklenmektedir. Genetik algoritmanın en iyi parametresetleri faktöriyel deney tasarımı ile belirlenmiştir. Algoritma dokuz farklı boyuttaki problemler üzerinde test edilerek orta ve büyük boyutlu problemler için makul zamanda pareto optimal çözümleri ürettiği gösterilmiştir. Bilim Kodu : 919 Anahtar Kelimeler : Akış tipi çizelgeleme, bulanık küme, pareto optimal, genetik algoritma Sayfa Adedi : 176 Tez Yöneticisi : Prof. Dr. Serpil EROL