Parçacık sürü optimizasyonu algoritması ile u-tipi hat dengeleme

Bu çalışmada, deterministlik görev zamanlı U-tipi hat dengeleme problemini (UALBP-1) çözmek için bir parçacık sürü optimizasyonu (PSO) algoritması sunulmaktadır. PSO, kuş ve balık sürülerinin sosyal davranışlarından esinlenilerek geliştirilen bir meta-sezgiseldir. Literatürde, montaj hattı dengeleme probleminin çözümünde daha önce çeşitli meta-sezgiseller kullanılmasına karşın PSO kullanımına rastlanmamıştır. Önerilen PSO algoritması literatürde bilinen 7 görevliden 297 görevliye kadar UALBP-1 problemleri için çalıştırılmıştır. Elde edilen sonuçlar UALBP-1 problemi için literatürde en iyi sonuçları verdiği bilinen, Scholl ve Klein (1999) tarafından sunulan ULINO programının sonuçları ile karşılaştırılmıştır. Karşılaştırma sonucunda önerilen algoritma, 500 CPU saniye içinde ULINO’nun elde ettiği sonuçların %85,13’üne çok kısa zamanlarda ulaşmıştır.

Deterministlik U-tipi Hat Dengeleme ,

Parçacık Sürü Optimizasyonu ,

Parçacık Sürü Optimizasyonu ,

In this study, a particle swarm optimization (PSO) algorithm is proposed for the U-type line balancing problem with deterministic task times (UALBP–1). PSO is a meta-heuristic inspired by simulating the behavior of bird flocks and fish schools. Although various meta-heuristics was used for assembly line balancing problems in the literature, PSO has not been met. The proposed PSO algorithm applied for UALBP-1 problems from with 7 tasks to 297 tasks. The results compared with the results of ULINO that propose the best results known for UALBP-1 problems in the literature by Scholl ve Klein (1999). In consequence of comparison, the proposed algorithm achieved %85.13 of ULINO’s results in 500 CPU seconds.

Deterministic U-type Line Balancing ,

Particle Swarm Optimization ,