Please use this identifier to cite or link to this item: http://hdl.handle.net/11513/2335
Full metadata record
DC FieldValueLanguage
dc.contributor.authorKaya, Ömer-
dc.date.accessioned2020-10-21T12:03:48Z-
dc.date.available2020-10-21T12:03:48Z-
dc.date.issued2020-
dc.identifier.urihttp://hdl.handle.net/11513/2335-
dc.description.abstractÜretim faaliyetlerinde verimlilik, düşük maliyet ve gerçekleşeceği en kısa zaman gibi kriterler göz önünde bulundurularak hazırlanan iş bölümü hesaplamaları çizelgeleme olarak adlandırılmaktadır. Çizelgeleme hesapları tek makineli sistemlerde matematiksel bir model geliştirilerek yapılmaktadır. Makine ve iş sayısı arttıkça teslim süresi, stok maliyeti, üretim verimliliği gibi sorunlar ortaya çıkmaktadır. Günümüzde büyük boyutlu çizelgeleme problemlerinin çözümü için meta sezgisel yöntemlere sıkça başvurulmaktadır. Meta sezgisel yöntemler problemin çözümünü gerek zaman gerekse işlem kolaylığı açısından daha kolay hale getirmektedir. Akış tipi çizelgeleme, makinaların seri şekilde yerleşmesi ve tüm işlerin makinalarda aynı sıra ile işlem görmesi prensibine dayanmaktadır. Bu çalışmada NP-Zor sınıfında yer alan akış tipi çizelgeleme problemlerinin çözümü için hibrit genetik algoritma sunulmuştur. Başlangıç popülasyonuna Palmer, CDS ve Neh yöntemleri adapte edilerek hibrit hale getirilen algoritmanın çözüm kalitesi daha da geliştirilmiştir. Algoritmanın verimliliği literatürde yer alan Taillard problem setleri ile ölçülmüştür. Elde edilen sonuçlar güncel literatür sonuçlarıyla karşılaştırılmıştır. Seçilen on adet problemin üst değerlerini oluşturan sıralamalardan iş süresi, standart sapma, iş sırası ve çarpıklık öz nitelikleri çıkarılıp, bu öz niteliklerle karar ağacı oluşturularak çeşitli kurallar ortaya konulmuştur. Bu kurallar ile şimdiye kadar ulaşılan en iyi sonuçlar arasında benzerlikler aranmıştır. 7 problemde karşılaştırılan çalışmalardan daha iyi sonuçlar elde edilmiştir.en_US
dc.language.isotren_US
dc.subject:Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol = Computer Engineering and Computer Science and Control ; Elektrik ve Elektronik Mühendisliği = Electrical and Electronics Engineering ; Endüstri ve Endüstri Mühendisliği = Industrial and Industrial Engineering; Metasezgiseller = Metaheuristics ; Veri madenciliği = Data mining ; Üretim çizelgelemesi = Production schedulingen_US
dc.titleAkış tipi çizelgeleme problemlerinin hibrit genetik algoritma ile çözümü ve karar ağacı ile incelenmesi / Solution of flow shop scheduling problems with hybrid genetic algorithm and analysis with decision treeen_US
dc.typeThesisen_US
Appears in Collections:Fen Bilimleri Enstitüsü

Files in This Item:
File Description SizeFormat 
626036.pdf3.39 MBAdobe PDFView/Open


Items in DSpace are protected by copyright, with all rights reserved, unless otherwise indicated.