Dağıtılmış montaj hattı permütasyon akış tipi çizelgeleme problemi için yeni çözüm yöntemleri

Abstract

Bu tez çalışmasında hem dağıtılmış imalatın hem de dağıtılmış montaj sistemlerinin dikkate alındığı Dağıtılmış Montaj Hattı Permütasyon Akış Tipi Çizelgeleme Problemi ele alınmıştır. Üretim endüstrinin önemli bir problemi olan bu tür karma modelli montaj hattı problemlerindeki amaç, nihai ürünlerin elde edilme zamanını en aza indirmektir (diğer bir değişle makespanı en aza indirmektir). Bu tezde de söz konusu problem tipinin çözümünü en iyilemenin bazı farklı yolları tartışılmaktadır. Bu kapsamda, ilgili problem tipinin daha etkin bir şekilde çözülebilmesi için yeni karma tam sayılı doğrusal programlama modelleri önerilmiştir. Ayrıca hâlihazırda literatürde var olan sezgisel/meta sezgisel yöntemlere ilave olarak da bu tezde yeni bir meta sezgisel yöntem tasarlanmış ve geliştirilmiştir.Son olarak, önermiş olduğumuz matematiksel modeller, literatürde var olan aynı veri setleri ve aynı özellikteki bilgisayar kullanılarak ve yine literatürde var olan en iyi matematiksel modelle karşılaştırılmıştır. Yapılan deneyler sonucunda literatürde var olan en etkili matematiksel modelden daha etkili bir matematiksel model geliştirdiğimiz görülmüştür. Aynı şekilde tarafımızdan önerilen meta sezgisel yöntem ise, ilgili problem için oluşturulmuş 1710 tane örnek setine yönelik şu ana kadar tespit edilen en iyi çözümlerin sonuçları göz önünde bulundurularak istatistiksel karşılaştırma yapılmıştır. Yapılan deneyler neticesinde, problemin çözümüne yönelik şu ana kadar literatürde var olan yöntemlerden daha etkin bir meta sezgisel algoritma geliştirdiğimiz görülmüş ve ayrıca mevcut en iyi çözümlerden 40 tane daha iyi sonuç tarafımızca bulunmuş ve rapor edilmiştir.

In this thesis, Distributed Assembly Line Permutation Flowshop Scheduling Problem, which deals with both distributed manufacturing and distributed assembly systems, is discussed. The purpose of such mixed production problems, which is an important problem of the manufacturing industry, is to minimize the time of obtaining the final products (in other words, to minimize makespan). In this thesis, some different ways to optimize the solution of the problem in question are discussed.Within this framework, new mixed integer linear programming models are proposed in order to solve this problem more effectively. In addition to the heuristic / meta heuristic algorithms currently available in the literature, a new meta heuristic algorithm has been designed and developed in this thesis.Finally, the proposed mathematical models have been compared with the best mathematical model in the literature, using the same datasets and computers with the same features. As a result of the experiments, it has been seen that we have developed a more effective mathematical model than the most effective mathematical model available in the literature. Similarly, the meta heuristic algorithm proposed by us has been statistically compared to the results of the best solutions ever founded for the 1710 data sets generated for the problem. As a result of the experiments, it has been observed that we have developed a more effective meta heuristic algorithm for the solution of the problem than the methods available in the literature so far, and also 40 better results than the best solutions available in the current literature have been found and reported.In this thesis, Distributed Assembly Line Permutation Flowshop Scheduling Problem, which deals with both distributed manufacturing and distributed assembly systems, is discussed. The purpose of such mixed production problems, which is an important problem of the manufacturing industry, is to minimize the time of obtaining the final products (in other words, to minimize makespan). In this thesis, some different ways to optimize the solution of the problem in question are discussed.Within this framework, new mixed integer linear programming models are proposed in order to solve this problem more effectively. In addition to the heuristic / meta heuristic algorithms currently available in the literature, a new meta heuristic algorithm has been designed and developed in this thesis.Finally, the proposed mathematical models have been compared with the best mathematical model in the literature, using the same datasets and computers with the same features. As a result of the experiments, it has been seen that we have developed a more effective mathematical model than the most effective mathematical model available in the literature. Similarly, the meta heuristic algorithm proposed by us has been statistically compared to the results of the best solutions ever founded for the 1710 data sets generated for the problem. As a result of the experiments, it has been observed that we have developed a more effective meta heuristic algorithm for the solution of the problem than the methods available in the literature so far, and also 40 better results than the best solutions available in the current literature have been found and reported.