Toplam geç bitirme zamanının en küçüklenmesi performans ölçütlü permütasyon akış tipi çizelgeleme problemlerinin çözümünde genetik algoritma yaklaşımı

Abstract

ÖZETTOPLAM GEÇ BİTİRME ZAMANININ EN KÜÇÜKLENMESİ PERFORMANSÖLÇÜTLÜ PERMÜTASYON AKIŞ TİPİ ÇİZELGELEME PROBLEMLERİNİNÇÖZÜMÜNDE GENETİK ALGORİTMA YAKLAŞIMIKELLEGÖZ, TalipKırıkkale ÜniversitesiFen Bilimleri EnstitüsüEndüstri Mühendisliği Anabilim Dalı, Yüksek Lisans TeziDanışman : Prof. Dr. Bilal TOKLUTemmuz 2006, 102 sayfaBu tez çalışması kapsamında toplam geç bitirme zamanının enküçüklenmesi performans ölçütlü permütasyon akış tipi çizelgelemeproblemleri detaylı olarak incelenmiş ve bu problemlerin çözümü için birgenetik algoritma geliştirilmiştir. Ayrıca, probleme özgü bilgiler kullanılaraketkin bir çözüm iyileştirme algoritması ve uygun bir çaprazlama operatörügeliştirilip bu genetik algoritmaya entegre edilmiştir.Karşılaştırma problemleri kullanılarak, geliştirilen genetik algoritmaliteratürde en iyi performansa sahip olduğu iddia edilen sezgisellekarşılaştırılmış, yapılan simülasyon çalışması sonucunda geliştirilenalgoritmanın daha iyi performans sergilediği gösterilmiştir.Anahtar Kelimeler : Çizelgeleme, Permütasyon Akış Tipi Çizelgeleme,Genetik Algoritmalar, Toplam Geç Bitirme ZamanıI

ABSTRACTA GENETİC ALGORITH APPROACH FOR MINIMIZING TOTALTARDINESS IN PERMUTATION FLOWSHOP SCHEDULING PROBLEMSKELLEGÖZ, TalipKırıkkale ÜniversityGraduate School Of Natural and Applied SciencesDeparment of Industrial Engineering, M. Sc. ThesisSupervisor : Prof. Dr. Bilal TOKLUJuly 2006, 102 pagesIn this research, a detailed study of the permutation flowshopscheduling problem with the objective of minimizing total tardiness waspresented and a genetic algorithm solution procedure was developed forsuch problems. Also, using problem specific knowledge, an efficient solutionimprovement scheme and a appropriate crossover operator were developedand integrated into the genetic algorithm.Using benchmarking problems, the algorithm was compared with aheuristic algorithm which was claimed to have the best performance in theliterature. The performance of the developed algorithm has shown to besuperior using a simulation study.Key Words : Scheduling, Permutation Flowshop Scheduling, GeneticAlgorithms, Total TardinessIII