SavedAdd your journal

Journals / Endüstri Mühendisliği / 2026 / Cilt: 34 Sayı: 2

İKİ AMAÇLI ÇOK SIRALI YERLEŞİM PROBLEMİ İÇİN BİR DİFERANSİYEL EVRİM ALGORİTMASI

Ezgi Çimen Ünlükal(ESKİŞEHİR OSMANGAZİ ÜNİVERSİTESİ)0000-0002-3813-3963
Feriştah Özçelik(ESKİŞEHİR OSMANGAZİ ÜNİVERSİTESİ)0000-0003-0329-203X
Pages
201–219
Publication Date
2023-08-31
🏛️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)

İşletmeler için maliyetin önemi dikkate alındığında DEA’nın başarısı ortaya çıkmaktadır.

📌 3 Key Takeaways

🎯
Objective & Hypothesis:Çok sıralı yerleşim problemi, gerçek hayatta sıklıkla karşılaşılan önemli bir tasarım problemidir.
📊
Key Findings & Data:Ayrıca diferansiyel evrim algoritması ile özellikle toplam taşıma maliyeti için daha iyi değerler elde edilmiştir.
💡
Conclusion & Impact:İşletmeler için maliyetin önemi dikkate alındığında DEA’nın başarısı ortaya çıkmaktadır.
🔬Design:Review & Systematic Survey
📍Scope:Comprehensive Sample
⚙️Variables:Tesis yerleşim problemi · çok sıralı yerleşim · diferansiyel evrim algoritması

Özet

Çok sıralı yerleşim problemi, gerçek hayatta sıklıkla karşılaşılan önemli bir tasarım problemidir. Bu çalışmada, toplam akış maliyetinin ve yerleşim alanının enküçüklenmesinin amaçlandığı çok sıralı yerleşim problemi ele alınmıştır. Problemin çözümü için bir diferansiyel evrim algoritması geliştirilmiştir. Önerilen algoritmanın başarısı literatürden alınan test problemleri ile sınanmıştır. Diferansiyel evrim algoritması ile tüm test problemlerinde en az bir tane yeni baskın çözüm edilmiştir. Ayrıca diferansiyel evrim algoritması ile özellikle toplam taşıma maliyeti için daha iyi değerler elde edilmiştir. İşletmeler için maliyetin önemi dikkate alındığında DEA’nın başarısı ortaya çıkmaktadır.

🔖

Cite This Article

Ünlükal, E. Ç., Özçelik, F. (2023). İKİ AMAÇLI ÇOK SIRALI YERLEŞİM PROBLEMİ İÇİN BİR DİFERANSİYEL EVRİM ALGORİTMASI. Endüstri Mühendisliği, Cilt: 34 Sayı: 2, 201–219. https://doi.org/10.46465/endustrimuhendisligi.1248141

📄 Full Text PDF Viewer

📄

PDF görüntüleyici hazırlanıyor...

References (24)

  1. Anjos, M. F., Fischer, A. ve Hungerländer, P. (2018). Improved exact approaches for row layout problems with departments of equal length. European Journal of Operational Research, 270(2), 514-529. Doi: https://doi.org/10.1016/j.ejor.2018.04.008
  2. Anjos, M. F. ve Vieira, M.V. (2021). Mathematical optimization approach for facility layout on several rows. Optimization Letters, 15, 9-23. Doi: https://doi.org/10.1007/s11590-020-01621-z
  3. Das, S. ve Suganthan, P.N. (2011). Differential evolution: A survey of the State-of-the-Art, IEEE Transactions on Evolutionary Computation, 15(1), 4-31. Doi: https://doi.org/10.1109/TEVC.2010.2059031.
  4. Ficko, M. ve Brezocnik, M. (2004). Designing the layout of single- and multiple-rows flexible manufacturing system by genetic algorithms. Journal of Materials Processing Technology, 157, 150-158. Doi: https://doi.org/10.1016/j.jmatprotec.2004.09.012
  5. Fischer, A., Fischer, F. ve Hungerländer, P. (2019). New exact approaches to row layout problems. Mathematical Programming Computation, 11, 703-754. Doi: https://doi.org/10.1007/s12532-019-00162-6
  6. Herrán, A., Colmenar, J. M. ve Duarte, A. (2021). An efficient variable neighborhood search for the Space-Free Multi-Row Facility Layout problem. European Journal of Operational Research, 295(3), 893-907. Doi: https://doi.org/10.1016/j.ejor.2021.03.027
  7. Hu, B. ve Yang, B. (2019). A particle swarm optimization algorithm for multi-row facility layout problem in semiconductor fabrication. Journal of Ambient Intelligence and Humanized Computing, 10, 3201-3210. Doi: https://doi.org/10.1007/s12652-018-1037-3
  8. Hungerländer, P. ve Anjos, M. F. (2015). A semidefinite optimization-based approach for global optimization of multi-row facility layout. European Journal of Operational Research, 245(1), 46-61. Doi: https://doi.org/10.1016/j.ejor.2015.02.049
  9. Krömer, P., Platoš, J. ve Snášel, V. (2020). Solving the single row facility layout problem by differential evolution. 2020 Genetic and Evolutionary Computation Conference, 210-218. Doi: https://doi.org/10.1145/ 3377930.3389839
  10. Lee, G. H. (1999). Design of components and manufacturing system for material handling in CIM. International Journal of Computer Integrated Manufacturing, 12(1), 39-53. Doi: https://doi.org/10.1080/095119299130452
  11. Lenin, N. ve Siva Kumar, M. (2021). Harmony search algorithm for simultaneous minimization of bi-objectives in multi-row parallel machine layout problem. Evolutionary Intelligence, 14, 1495-1522. Doi: https://doi.org/10.1007/s12065-020-00419-3
  12. Mahalingam, S. K. ve Nagarajan, L. (2021). Strategy to reduce floor area and flow distance of products in multi-row parallel machine layout design using cuckoo search algorithm. Journal of Advanced Manufacturing Systems, 20(02), 273-315. Doi: https://doi.org/10.1142/S0219686721500141
  13. Özçelik, F. (2018). Basit düz ve U-tipi montaj hattı dengeleme problemleri için diferansiyel evrim algoritması. Pamukkale Üniversitesi Mühendislik Bilimleri Dergisi, 24(1), 130-140. Doi: https://doi.org/10.5505/pajes.2017.47487
  14. Ronkkonen, J.I., Kukkonen, S. ve Price, K. (2005). Real-Parameter optimization with differential evolution. 2005 IEEE Congress on Evolutionary Computation, Edinburgh, UK, 506-513. Doi: https://doi.org/10.1109/CEC.2005.1554725
  15. Safarzadeh, S. ve Koosha, H. (2017). Solving an extended multi-row facility layout problem with fuzzy clearances using GA. Applied Soft Computing, 61, 819-831. Doi: https://doi.org/10.1016/j.asoc.2017.09.003
  16. Soimart, P. ve Pongcharoen, P. (2011). Multi-row machine layout design using artificial bee colony. International Conference on Economics and Business Information, 103-108. Erişim adresi: https://www.researchgate.net/ publication/316154721_Multirow_Machine_Layout_Design_using_Aritificial_Bee_Colony
  17. Sooncharoen, S., Vitayasak, S., Pongcharoen, P. ve Hicks, C. (2022). Development of a modified biogeography-based optimisation tool for solving the unequal-sized machine and multi-row configuration facility layout design problem. ScienceAsia, 48S1, 12-20. Doi: https://doi.org/10.2306/scienceasia1513-1874.2022.S002
  18. Storn, R. ve Price, K. (1997). Differential evolution - A simple and efficient heuristic for global optimization over continuous spaces. Journal of Global Optimization, 11, 341-359. Doi: https://doi.org/10.1023/A:1008202821328
  19. Tubaileh, A. ve Siam, J. (2017). Single and multi-row layout design for flexible manufacturing systems. International Journal of Computer Integrated Manufacturing, 30(12), 1316-1330. Doi: https://doi.org/10.1080/ 0951192X.2017.1314013
  20. Vitayasak, S. ve Pongcharoen, P. (2018). Performance improvement of Teaching-Learning-Based Optimisation for robust machine layout design. Expert Systems with Applications, 98, 129-152. Doi: https://doi.org/10.1016/ j.eswa.2018.01.005
  21. Vitayasak, S., Pongcharoen, P. ve Hicks, C. (2017). A tool for solving stochastic dynamic facility layout problems with stochastic demand using either a Genetic Algorithm or modified Backtracking Search Algorithm. International Journal of Production Economics, 190, 146-157. Doi: https://doi.org/10.1016/j.ijpe.2016.03.019
  22. Wan, X., Zuo, X. ve Zhao, X. (2022). A differential evolution algorithm combined with linear programming for solving a closed loop facility layout problem. Applied Soft Computing, 121, 108725. Doi: https://doi.org/10.1016/j.asoc.2022.108725
  23. Wan, X., Zuo, X., Li, X. ve Zhao, X. (2022). A hybrid multiobjective GRASP for a multi-row facility layout problem with extra clearances. International Journal of Production Research, 60(3), 957-976. Doi: https://doi.org/10.1080/ 00207543.2020.1847342
  24. Zheng, X. J. ve Teng, H. F. (2010). A relative position-coded differential evolution for loop-based station sequencing problem. International Journal of Production Research, 48(18), 5327-5344. Doi: https://doi.org/10.1080/ 00207540903121073