Tesis yerleşimi problemlerinde genetik algoritmalar ve bir paralel genetik algoritma uygulaması
- Global styles
- Apa
- Bibtex
- Chicago Fullnote
- Help
Abstract
TESİS YERLEŞİM PROBLEMLERİNDE GENETİK ALGORİTMALAR VE BİR PARALEL GENETİK ALGORİTMA UYGULAMASI (YÜKSEK LİSANS TEZİ) Sinem KULLUK GAZİ ÜNİVERSİTESİ FEN BİLİMLERİ ENSTİTÜSÜ Mart 2003 ÖZET Tesis Yerleşim Problemleri (TYP), toplam sabit yatırımları ve ilgili toplam malzeme taşıma maliyetlerini minimize edecek şekilde, m tesisi n yerleşime (m 3ı) atamakla ilgilenir. Eşit alanlı tesisler söz kokusu olduğunda TYP, Kareli Atama Problemi (KAP) olarak formüle edilebilir. İlk defa 1957 yılında ortaya atılmasından bu güne kadar KAP, araştırmacıların ilgi odağı olmuştur. KAP uygulamalarının NP-zor yapıda olması nedeniyle sınırlı kullanımı, sezgisel algoritmaların gelişmesine neden olmuştur. Çünkü optimal arama prosedürleri en fazla 15-20 tesis gibi küçük boyutlu problemlerle sınırlıdır. Bu sebepten dolayı, çalışmada KAP için yeni bir paralel genetik algoritma `PAGENA- Paralel Genetik Algoritma` geliştirilmiştir. Geliştirilen bu algoritmanın etkinliğinin karşılaştırılmasında, literatürdeki KAP kütüphanesinden alman çeşitli standart test problemleri kullanılmıştır. Bilim Kodu Anahtar Kelimeler Sayfa Adedi Tez Yöneticisi Genetik algoritma, Tesis yerleşim problemi Prof. Dr. Orhan TÜRKBEY GENETIC ALGORITHMS IN FACILITY LAYOUT PROBLEMS AND AN APPLICATION OF PARALLEL GENETIC ALGORITHM (MASTER THESIS) Sinem CİNGÖZ GAZI UNIVERSITY INSTITUTE OF SCIENCE AND TECHNOLOGY March 2003 ABSTRACT Facility Layout Problems (FLPs) deal with assigning m facilities to n locations (m< n), in such a way that the sum of the freed investments and the sum of the associated material handling costs are minimised. FLPs can be formulated as Quadratic Assignment Problem (QAP) when equal area facilities are considered. The QAP has been interest of researchers since it was first formulated in 1957. The limited usage of QAP applications due to its NP-hard structure, has caused the development of heuristics. Because optimal seeking procedures have been restricted to small sizes of the problem say maximum 15- 20 facilities. Because of this, in this study, we develop a new parallel genetic algorithm `PAGENA-Parallel Genetic Algorithm` for the QAP. Several Standard test problems taken from QAP library is used to compare the efficiency of the algorithm. Science Code : Key Words : Genetic algorithm, Facility layout problem Page Number: Adviser : Prof. Dr. Orhan TÜRKBEY
Collections