SavedAdd your journal

Journals / Gazi Üniversitesi Fen Bilimleri Dergisi Part C: Tasarım ve Teknoloji / 2017 / Cilt: 5 - Sayı: 1

FARKLI YETENEKLERE VE ÖNCELİKLERE SAHİP AJANLARIN VE AYNI AJANA ATANMASI GEREKEN İŞLERİN OLDUĞU ÇOK KAYNAKLI GENELLEŞTİRİLMİŞ ATAMA PROBLEMİ İÇİN BİR HEDEF PROGRAMLAMA MODELİ

Feriştah Özçelik
Tuğba Saraç
Pages
75–90
Publication Date
2017-03-20
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)

Elde edilen sonuçlar geliştirilen modelin gerçek hayat problemlerinin çözümünde başarıyla kullanılabileceğini göstermektedir.

📌 3 Key Takeaways

🎯
Objective & Hypothesis:Genelleştirilmiş atama problemi (GAP), kapasite kısıtları altında işlerin ajanlara atanması problemidir.
📊
Key Findings & Data:GAP’ın özel bir çeşidi olan çok kaynaklı GAP (ÇK-GAP)'ta her ajanın farklı sayıda kısıtlı kaynağı vardır.
💡
Conclusion & Impact:Elde edilen sonuçlar geliştirilen modelin gerçek hayat problemlerinin çözümünde başarıyla kullanılabileceğini göstermektedir.
🔬Design:Modeling & Simulation
📍Scope:Comprehensive Sample
⚙️Variables:Çok kaynaklı genelleştirilmiş atama problemi · Plastik enjeksiyon kalıplarının yan sanayilere atanması problemi · Hedef programlama

Özet

Genelleştirilmiş atama problemi (GAP), kapasite kısıtları altında işlerin ajanlara atanması problemidir. GAP’ın özel bir çeşidi olan çok kaynaklı GAP (ÇK-GAP)'ta her ajanın farklı sayıda kısıtlı kaynağı vardır. Problemin amacı atamalar sonucu oluşan toplam maliyeti enküçüklemek olup her iş sadece bir ajana atanmaktadır. Bu çalışmada, farklı yeteneklere ve önceliklere sahip ajanların ve aynı ajana atanması gereken işlerin olduğu ÇK-GAP ele alınmıştır. Bu çalışmanın motivasyon kaynağı, bir buzdolabı işletmesinin plastik enjeksiyon kalıplarının yan sanayilerine atanması problemidir. Ele alınan problem için 0-1 karma tamsayılı bir hedef programlama modeli geliştirilmiştir. Geliştirilen modelin performansı farklı özelliklere sahip test problemleri kullanılarak test edilmiştir. Problemlerin çözümünde GAMS/Cplex çözücüsü kullanılmıştır. Elde edilen sonuçlar geliştirilen modelin gerçek hayat problemlerinin çözümünde başarıyla kullanılabileceğini göstermektedir.

🔖

Cite This Article

Özçelik, F., Saraç, T. (2017). FARKLI YETENEKLERE VE ÖNCELİKLERE SAHİP AJANLARIN VE AYNI AJANA ATANMASI GEREKEN İŞLERİN OLDUĞU ÇOK KAYNAKLI GENELLEŞTİRİLMİŞ ATAMA PROBLEMİ İÇİN BİR HEDEF PROGRAMLAMA MODELİ. Gazi Üniversitesi Fen Bilimleri Dergisi Part C: Tasarım ve Teknoloji, Cilt: 5 - Sayı: 1, 75–90. https://ajindex.com/articles/667380

📄 Full Text PDF Viewer

📄

PDF görüntüleyici hazırlanıyor...

References (14)

  1. Fisher, M.L., Jaikumar, R., Van Wassenhove, L.N. 1986, “A Multiplier Adjustment Method for the Generalized Assignment Problem”, Management Science, 32, 1095-1103.
  2. Cohen, R., Katzir, L. and Raz, D. 2006, “An Efficient Approximation for the Generalized Assignment Problem”, Information Processing Letters, 100, 162-166.
  3. Martello, S. and Toth, P. 1981, “An Algorithm for the Generalized Assignment Problem”, Proceedings of the 9th IFORS Conference, Hamburg, Germany. Martello, S. and Toth, P. 1990, “Knapsack Problems: Algorithms and Computer Implementations”, John Wiley and Sons, Chichester, England. Wilson, J.M. 1997a, “A Simple Dual Algorithm for the Generalized Assignment Problem”, Journal of Heuristics, 2(4), 303-311.
  4. Cattrysee, D.G., Salomon, M. and Van Wassenhove, L.N. 1994, “A Set Partitioning Heuristic for the Generalized Assignment Problem”, European Journal of Operational Research, 72, 167-174.
  5. Lorena, L.A.N. and Narcisio, M.G. 1996, “Relaxation Heuristics for a Generalized Assignment Problem”, European Journal of Operational Research, 91, 600-610.
  6. Narcisio, M.G. and Lorena, L.A.N. 1999, “Lagrangean/Surrogate Relaxation for Generalized Assignment Problems”, European Journal of Operational Research, 114, 165-177.
  7. Haddadi, S. 1999, “Lagrangian Decomposition Based Heuristic for the Generalized Assignment Problem”, INFOR, 37(4), 392-402.
  8. Haddadi, S. and Ouzia, H. 2001, “An Effective Lagrangian Heuristic for the Generalized Assignment Problem”, INFOR, 39(4), 354-356.
  9. Trick, M.A. 1992, “A Linear Relaxation Heuristic for the Generalized Assignment Problem”, Noval Research Logistics, 39, 137-152.
  10. Cattrysee, D.G. 1990, “Set Partitioning Approaches to Combinatorial Optimization Problems”, PhD Thesis, Katholieke University Leuven, Department Wertuigkunde, Centrum Industrieel Beleid, Belgium. Osman, I.H. 1995, “Heuristics for the Generalized Assignment Problem: Simulated Annealing and Tabu Search Approaches”, OR Spectrum, 17, 211-225.
  11. LeBlanc, L.J., Shtub, A., Anandalingam, G. 1999, “Formulating and solving production planning problems”, European Journal of Operational Research, 112, 54-80.
  12. Diaz, J.A. and Fernandez, E. 2001, “A Tabu Search Heuristic for Generalized Assignment Problem”, European Journal of Operational Research, 132, 22-38.
  13. Higgins, A.J. 2001, “A Dynamic Tabu Search for Large-Scale Generalized Assignment Problem”, Computers & Operations Research, 28 (10), 1039-1048.
  14. Yagiura, M., Iwasaki, S., Ibaraki, T., Glover, F. 2004, “A very large-scale neighborho