Dergiler / Endüstri Mühendisliği / 2020 / Cilt: 31 - Sayı: 1

BOZULMA VE ÖĞRENME ETKİLERİ ALTINDAKİ BULANIK İŞLEM SÜRELERİ İLE ÇİZELGE TAMAMLANMA SÜRESİNİN EN AZA İNDİRİLMESİ

MINIMIZING MAKESPAN WITH FUZZY PROCESSING TIMES UNDER JOB DETERIORATION AND LEARNING EFFECT

Sayfa
1–17
Yayın Tarihi
2020-04-30
DOI
—
🏛️Bu makalenin bibliyografik verileri ve tam metin bağlantısı DergiPark üzerinden sağlanmıştır.
DergiPark Kaydı ↗
✨

Yapay Zeka Hızlı Bakış & Çıkarımlar

AI Insight
⚡ TL;DR(1 Cümlede Hızlı Çıkarım)

Bulanık doğrusal olmayan karma tam sayılı bir matematiksel model problemin çözümü için önerilmiştir ve ayrıca bir sayısal örnek çalışma içerisinde verilmiştir.

📌 3 Maddede Bu Makale

🎯
Amaç & Hipotez:Bu çalışma tek makine çizelgeleme problemlerinde öğrenme ve bozulma etkileri altındaki belirsiz işlem sürelerini incelemektedir.
📊
Temel Bulgular & Veri:Öğrenme etkisi, bozulma etkisi ve işlem süresi gibi parametrelerdeki belirsizliği ifade edebilmek için bulanık sayılar kullanılmıştır.
💡
Sonuç & Katkı:Bulanık doğrusal olmayan karma tam sayılı bir matematiksel model problemin çözümü için önerilmiştir ve ayrıca bir sayısal örnek çalışma içerisinde verilmiştir.
🔬Tür:Literatür & Derleme Çalışması
📍Kapsam:Genişletilmiş Akademik Örneklem
⚙️Değişkenler:Çizelgeleme · Bulanık · Bozulma

Özet

Bu çalışma tek makine çizelgeleme problemlerinde öğrenme ve bozulma etkileri altındaki belirsiz işlem sürelerini incelemektedir. Öğrenme etkisi, bozulma etkisi ve işlem süresi gibi parametrelerdeki belirsizliği ifade edebilmek için bulanık sayılar kullanılmıştır. Çalışmaya konu olan ve belirsiz parametrelere sahip problemin amaç fonksiyonu çizelge tamamlanma süresinin en aza indirilmesidir. Literatürde birçok tek makine çizelgeleme problemi deterministik parametreler ile incelenmiştir. Bu çalışmada ise karar vericilerin öğrenme ve bozulma etkileri altındaki gerçek hayat tek makine çizelgeleme problemlerinin belirsizliği ile başa çıkabilmelerine olanak tanıyacak bir metot tanıtılmaktadır. Problemin karmaşıklığı nedeni ile birçok kısıt doğrusal değildir. Bulanık doğrusal olmayan karma tam sayılı bir matematiksel model problemin çözümü için önerilmiştir ve ayrıca bir sayısal örnek çalışma içerisinde verilmiştir.

Abstract

This paper proposes a single machine/processor scheduling problem considering uncertain processing times under job deterioration and learning effect. In order to express uncertainty of parameters such as processing times, effects of deterioration and learning, fuzzy numbers are used. The objective function in this study is to minimize the makespan (maximum completion time) where the parameters of the problem are fully uncertain. In the literature, many single machine scheduling problems have been interested in deterministic model parameters such as processing times, due dates and release dates. This study introduces a way for decision makers to cope with real life ambiguity and imprecision in single machine scheduling problems with uncertain processing time under uncertain effects of job deterioration and learning. Due to complexity of the problem, most of constraints are non-linear. A numerical example is illustrated and a fuzzy mixed integer nonlinear programming model is proposed in this study.

🔖

Bu Makaleye Atıf Yap

ARIK, O. A., TOKSARI, M. D. (2020). BOZULMA VE ÖĞRENME ETKİLERİ ALTINDAKİ BULANIK İŞLEM SÜRELERİ İLE ÇİZELGE TAMAMLANMA SÜRESİNİN EN AZA İNDİRİLMESİ. Endüstri Mühendisliği, Cilt: 31 - Sayı: 1, 1–17. https://ajindex.com/articles/70658

📄 Tam Metin PDF Okuyucu

📄

PDF görüntüleyici hazırlanıyor...

Kaynakça (3)

  1. Ahmadizar, F., Hosseini, L., (2011). Single-machine scheduling with a position-based learning effect and fuzzy processing times. Int. J. Adv Man. Tech., 65, 693-698.Ahmadizar, F., Hosseini, L., (2013). Minimizing makespan in a single-machine scheduling problem with a learning effect and fuzzy processing times. Int. J. Adv. Man. Technol., 65, 581-587.Alidaee, B., Womer, N. K., (1999). Scheduling with time dependent processing times: Review and extensions. J. Operat. Res. Soc., 50(7), 711-720.Arık, O. (2019). Dissatisfaction levels of earliness and tardiness durations by relaxing common due date on single machine scheduling problems. Journal of Multidisciplinary Modeling and Optimization, 2 (1), 1-15.Arık, O. A. (2019). Credibility based chance constrained programming for project scheduling with fuzzy activity durations. An International Journal of Optimization and Control: Theories & Applications, 9(2), 208–215.Arık, O.A., Toksarı, M.D., (2018a). Multi-objective fuzzy parallel machine scheduling problems under fuzzy job deterioration and learning effects. International Journal of Production Research, 56(7), 2488-2505.
  2. Arık, O. A., & Toksarı, M. D. (2018b). Fuzzy chance constrained programming technique for single machine earliness/tardiness scheduling problem under effects of fuzzy learning and deterioration. Sakarya University Journal of Science, 22(2), 652–662.Arık, O. A., & Toksarı, M. D. (2019). Fuzzy Parallel Machine Scheduling Problem Under Fuzzy Job Deterioration and Learning Effects With Fuzzy Processing Times. In M. Ram (Ed.), Advanced Fuzzy Logic Approaches in Engineering Science (pp. 49–67). IGI Global. https://doi.org/DOI: 10.4018/978-1-5225-5709-8.ch003Arindam, R., Kumar, M.M., Samarjit, K., Manoranjan, M., (2007). Two storage inventory model with fuzzy deterioration over a random planning horizon. Math. and Comp. Modelling 46(11), 1419-1433.Bachman, A., Janiak, A., (2000). Minimizing maximum lateness under linear deterioration. Eur. J. Operat. Res., 126(3), 557-566.Bachman, A., Janiak, A., (2004). Scheduling jobs with position-dependent processing times. J. Operat. Res. Soc., 55, 257-264.Bellman, R. E., Zadeh, L. A., (1970). Decision-making in a fuzzy environment. Management Science, 17, 141-164.Biskup, D., (1999). Single-machine scheduling with learning considerations. Eur. J. Operat. Res., 115(1), 173-178.Browne, S., Yechiali, U., (1990). Scheduling deteriorating jobs on a single processor. Operat. Res., 38, 495-498.
  3. Chanas, S., Kasperski,