Abstract:
Günümüzde giderek artan rekabet ortamında siparişlerin zamanında teslim edilmesi ve kaynakların verimli kullanılması ihtiyacı, üretim çizelgelemeyi önemli bir hale gelmiştir. Akış tipi çizelgeleme problemleri gerçek yaşam uygulamalarında yer edinen önemli çizelgeleme türlerinden biridir. Beklemesiz akış tipi çizelgeleme (BATÇ) ilaç sanayi, plastik sanayi, demir çelik sanayi gibi alanlarda bir makinede işlenen bir ürünün bir sonraki işlenecek makineye geçtiğinde makineler arasında herhangi bir beklemenin müsaade edilmediği bir çizelgeleme türüdür. İşler makineler arasında beklediğinde yapısında bozulmalar meydana gelebileceği gibi üretim sürecini olumsuz etkileyip maliyetleri arttırabilmektedir. Makine sayısı iki veya daha az olan problemlerde en iyi çözümü bulmak mümkündür. Ancak makine sayısının fazla olduğu problemlerde en iyi çizelgelemeyi bulmak imkânsız hale gelebilir. Bu tür problemlere literatürde NP-Zor problemler denilmektedir. Kesin yöntemler bu tür problemlerin çözümünde yetersiz kaldığı için metasezgisel yöntemler tercih edilmektedir. Metasezgisel yöntemler kesin sonucu garanti etmemekle birlikte kısa bir süre içirisinde optimum çözüme yakın çözümler sunabildiği için literatürde sıklıkla kullanılmaktadır. Bu çalışmada BATÇ problemlerinin çözümü için birçok çizelgeleme probleminde kullanılan Gri kurt optimizasyon (GKO) algoritması kullanılmıştır. Tez çalışmasında GKO algoritması literatürde iyi bilinen ve BTAÇ için üretilmiş 192 test problemi üzerinde test edilmiştir. Algoritmanın performansını arttırmak amacıyla başlangıç popülasyonuna Nawaz, Enscore, Ham (NEH) ve Sıralı İşlem Süresi (SİS) yöntemlerine göre üretilen çözümler eklenmiştir. Ayrıca algoritmanın sömürü yeteneğini arttırmak için yerel arama algoritması olarak Değişken Komşuluk Arama algoritması ile hibrit hale getirilmiştir. Elde edilen sonuçlar önerilen algoritmanın BATÇ problemleri için oldukça etkili ve verimli olduğunu ortaya koymuştur.
