SavedAdd your journal

Journals / Gazi Üniversitesi Mühendislik Mimarlık Fakültesi Dergisi / 2007 / Cilt: 22 - Sayı: 4

BULANIK AKIŞ TİPİ ÇİZELGELEME PROBLEMİ İÇİN ÇOK AMAÇLI GENETİK ALGORİTMA

İzzettin TEMİZ
Serpil EROL
Pages
0
Publication Date
2013-02-15
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)

Algoritmanın orta ve büyükboyutlardaki problemler için makul zamanda etkin çözümleri ürettiği gösterilmiştir.

📌 3 Key Takeaways

🎯
Objective & Hypothesis:Üretim planlama problemlerinin çoğu karar vericinin herhangi bir kararı vermeden önce birden fazla kriteridüşünmesini gerektirirken, çizelgeleme alanında yapılan çalışmaların pek çoğunda sadece bir kriter elealınmıştır.
📊
Key Findings & Data:Geliştirilen bulanık iş ve teslim zamanlı çokamaçlı genetik algoritma sonucunda amaç değerlerinin üyelik fonksiyonlarıyla ifade edildiği etkin çözümler eldeedilmektedir.
💡
Conclusion & Impact:Algoritmanın orta ve büyükboyutlardaki problemler için makul zamanda etkin çözümleri ürettiği gösterilmiştir.
🔬Design:Modeling & Simulation
📍Scope:Comprehensive Sample
⚙️Variables:Akış tipi çizelgeleme · bulanık küme · çok amaçlı eniyileme

Özet

Üretim planlama problemlerinin çoğu karar vericinin herhangi bir kararı vermeden önce birden fazla kriteridüşünmesini gerektirirken, çizelgeleme alanında yapılan çalışmaların pek çoğunda sadece bir kriter elealınmıştır. Bu makalede günümüz imalat sistemlerinde büyük öneme sahip m-makineli akış tipi çizelgelemeprobleminde işlem zamanları ve teslim tarihleri gibi zaman parametrelerinin belirsiz olduğu durum ele alınaraküretim tamamlanma zamanı, maksimum gecikme ve toplam akış zamanı amaçlarını eş zamanlı eniyileyengenetik algoritma temelli çok amaçlı bir yaklaşım geliştirilmiştir. Geliştirilen bulanık iş ve teslim zamanlı çokamaçlı genetik algoritma sonucunda amaç değerlerinin üyelik fonksiyonlarıyla ifade edildiği etkin çözümler eldeedilmektedir. Geliştirilen algoritmanın etkinliği küçük boyutlu problemler kullanılarak gösterilmiştir. Genetikalgoritmanın en iyi parametre değerleri faktöriyel deney tasarımı ile belirlenmiştir. Algoritmanın orta ve büyükboyutlardaki problemler için makul zamanda etkin çözümleri ürettiği gösterilmiştir.

🔖

Cite This Article

TEMİZ, İ., EROL, S. (2013). BULANIK AKIŞ TİPİ ÇİZELGELEME PROBLEMİ İÇİN ÇOK AMAÇLI GENETİK ALGORİTMA. Gazi Üniversitesi Mühendislik Mimarlık Fakültesi Dergisi, Cilt: 22 - Sayı: 4, 0. https://ajindex.com/articles/21033

📄 Full Text PDF Viewer

📄

PDF görüntüleyici hazırlanıyor...

References (12)

  1. Pinedo, M., Scheduling:Theory, algorithms, and systems, Prentice Hall, New Jersey, A.B.D., 2002.
  2. Lee, C.E. ve Chou, F.D., “A two-machine flowshop scheduling heuristic with bicriteria objective”, International Journal of Industrial Engineering,Cilt 5, No 2, 128-139, 1998.
  3. Nagar, A., Heragu, S. ve Haddock, J., “A combined branch and bound and genetic algorithm based approach for a flowshop scheduling problem”, Annals of Operations Research, Cilt, 397-414, 1996.
  4. Şerifoğlu, F.S. ve Ulusoy, G. “A bicriteria twomachine permutation flowshop problem”, European Journal of Operational Research, Cilt 107, No 2, 414-430, 1998.
  5. Yeh, W.C., “A new branch-and-bound approach for the n/2/flowshop/αF+βCmax flowshop scheduling problem”, Computers and Operations Research, Cilt 26, No13, 1293-1310, - Neppalli, V.R., Chen, C.L. ve Gupta, J.N.D., “Genetic algorihms for the two-stage bicriteria flowshop problem”, European Journal of Operational Research, Cilt 95, No 2, 356-373, - Ishibuchi, H. ve Murata, T., “A Multi-objective genetic local search algorithm and its application to flowshop scheduling, IEEE Transaction on System, Man, and Cybernetics-Part C: Applications and Reviews, Cilt 28, No 3, 392-,1998. Rajendran C., “Two-stage flow shop scheduling problem with bicriteria”, Journal of the Operational Research Society, Cilt 43, No 9, -884, 1992.
  6. Gupta, J.N.D., Neppalli, V.R. ve Werner, F., “Minimizing total flow time in a two-machine flowshop problem with minimum makespan”, International Journal of Production Economics, Cilt 69, No 3, 323-338, 2001.
  7. Sayın, S. ve Karabatı, S., “A bicriteria approach to the two-machine flow shop scheduling problem”, European Journal of Operational Research, Cilt 113, No 2, 435-449, 1999.
  8. Murata, T., Ishibuchi, H., ve Tanaka, H., “Multiobjective genetic algorithm and its applications to flowshop scheduling”,Computers and Industrial Engineering, Cilt 30, No 4, 957-968, 1996.
  9. Daniels, R.L. ve Chambers R.J., “Multiobjective flow-shop scheduling”, Naval research Logistics, Cilt 37, 981-995, 1990.
  10. Chakravarthy, K. ve Rajendran, C., “A heuristic for scheduling in a flowshop with the bicriteria of makespan and maximum tardiness minimization” Production Planning and Control, Cilt 10, No 7, -714, 1999.
  11. Allahverdi, A., “A new heuristic for m-machine flowshop scheduling problem with bicriteria of makespan and maximum tardiness”, Computers and Operations Research, Cilt 31, No 2, 157-, 2004.
  12. Ishii, H., Tada, M. ve Masuda T., “Two scheduling problems with fu