SavedAdd your journal

Journals / Pamukkale Üniversitesi Mühendislik Bilimleri Dergisi / 2020 / Cilt: 26 - Sayı: 4

Kübik hücre oluşturma problemi için arı algoritması

Hakan GÖKDAŞ
Feriştah ÖZÇELİK
Pages
812–822
Publication Date
2020-08-20
DOI
—
🏛️Bibliographic metadata and full text access for this article are provided via DergiPark.
DergiPark Record ↗
✨

AI Summary & Key Takeaways

AI Insight
⚡ TL;DR(Too Long; Didn't Read)

Hücre sayısının bilinmediği durumda ise problemlerin %100’ünde önerilen algoritma ile daha iyi çözümlere erişilmiştir.

📌 3 Key Takeaways

🎯
Objective & Hypothesis:Hücre oluşturma problemi ile ilgili çalışmaların çoğunluğunda sadece parça ve makine ataması ele alınmaktadır.
📊
Key Findings & Data:İşçilerin ve makinelerin parça işlemedeki yeteneklerini dikkate almak, kaynakların verimliliğini ve esnekliği artırmada oldukça önemlidir.
💡
Conclusion & Impact:Hücre sayısının bilinmediği durumda ise problemlerin %100’ünde önerilen algoritma ile daha iyi çözümlere erişilmiştir.
🔬Design:Review & Systematic Survey
📍Scope:Comprehensive Sample
⚙️Variables:hücresl üretim · kübik hücre oluşturma problemi · arı algoritması

Özet

Hücre oluşturma problemi ile ilgili çalışmaların çoğunluğunda sadece parça ve makine ataması ele alınmaktadır. İşlerin makinelerde yapılması sırasındaki önemli rolü nedeniyle işçilerin hücrelere atanması, hücresel üretim sisteminden beklenen faydanın elde edilmesinde oldukça kritik bir faktör olmaktadır. İşçilerin ve makinelerin parça işlemedeki yeteneklerini dikkate almak, kaynakların verimliliğini ve esnekliği artırmada oldukça önemlidir. Bu çalışmada, üç boyutlu parça-makine-işçi temas matrisini dikkate alan kübik hücre oluşturma probleminin çözümü için arı algoritması geliştirilmiştir. Geliştirilen algoritma, hücre sayısının önceden bilindiği ve sabit olduğu literatürdeki diğer çalışmalardan farklı olarak, eniyi hücre sayısını belirleyebilmektedir. Arı algoritmasının performansı, literatürden alınan problemler kullanılarak test edilmiştir. Elde edilen sonuçlar, çözülen 11 problemin dokuzunda önerilen algoritmanın bilinen eniyi çözümlere ulaştığını ve kalan ikisinde de daha iyi çözümler bularak başarılı olduğunu göstermiştir. Hücre sayısının bilinmediği durumda ise problemlerin %100’ünde önerilen algoritma ile daha iyi çözümlere erişilmiştir.

🔖

Cite This Article

GÖKDAŞ, H., ÖZÇELİK, F. (2020). Kübik hücre oluşturma problemi için arı algoritması. Pamukkale Üniversitesi Mühendislik Bilimleri Dergisi, Cilt: 26 - Sayı: 4, 812–822. https://ajindex.com/articles/107191

📄 Full Text PDF Viewer

📄

PDF görüntüleyici hazırlanıyor...

References (12)

  1. Bidanda B, Ariyawongrat P, Needy KL, Norman BA, Tharmmaphornphilas W. “Human related issues in manufacturing cell design, implementation, and operation: a review and survey”. Computers & Industrial Engineering, 48(3), 507-523, 2005.
  2. Min H, Shin D. “Simultaneous formation of machine and human cells in group technology: A multiple objective approach”. International Journal of Production Research, 31(10), 2307-2318, 1993.
  3. Li ML. “The algorithm for integrating all incidence matrices in multi-dimensional group technology”. International Journal of Production Economics, 86(2), 121-131, 2003.
  4. Mahdavi I, Aalaei A, Paydar MM, Solimanpur M. “Designing a mathematical model for dynamic cellular manufacturing systems considering production planning and worker assignment”. Computers & Mathematics with Applications, 60(4), 1014-1025, 2010.
  5. Mahdavi I, Aalaei A, Paydar MM, Solimanpur M. “A new mathematical model for integrating all incidence matrices in multi-dimensional cellular manufacturing system”. Journal of Manufacturing Systems, 31(2), 214-223, 2012.
  6. Nikoofarid E, Aalaei A. “Production planning and worker assignment in a dynamic virtual cellular manufacturing system”. International Journal of Management Science and Engineering Management, 7(2), 89-95, 2012.
  7. Aalaei A, Shavazipour B. “The tchebycheff norm for ranking DMUs in cellular manufacturing systems with assignment worker”. International Journal of Applied Operational Research, 3(3), 41-57, 2013.
  8. Bootaki B, Mahdavi I, Paydar MM. “A hybrid GA-AUGMECON method to solve a cubic cell formation problem considering different worker skills”. Computers & Industrial Engineering, 75, 31-40, 2014.
  9. Buruk Şahin Y, Alpay Ş. “A metaheuristic approach for a cubic cell formation problem”. Expert Systems with Applications, 65, 40-51, 2016.
  10. Heragu SS, Chen J-S. “Optimal solution of cellular manufacturing system design: Benders' decomposition approach”. European Journal of Operational Research, 107(1), 175-192, 1998.
  11. Gharbi I, Mukattash A. “Efficiency vs. number of cells in cell formation”. 2018 Third International Conference on Electrical and Biomedical Engineering, Clean Energy and Green Computing (EBECEGC), Beirut-Lebanon, 25-27 April 2018.
  12. Utkina I, Batsyn M, Batsyna E. “A branch and bound algorithm for a fractional 0-1 programming problem”. In: Kochetov Y, Khachay M, Beresnev V, Nurminski E, Pardalos P. (Eds): Discrete Optimization and Operations Research. DOOR 2016. Lecture Notes in Computer Science, vol 9869, Springer, 244-25