Yayılma zamanlı genelleştirilmiş operasyonel sabit iş çizelgeleme problemi için bir hibrit metasezgisel model önerisi
- Global styles
- Apa
- Bibtex
- Chicago Fullnote
- Help
Abstract
Bu tez çalışmasında, iş seçimi konusunda gerçek hayat uygulamalarında karşılaşılabilen yayılma zamanlı genelleştirilmiş operasyonel sabit iş çizelgeleme problemleri ele alınmıştır. Bu amaçla literatürde yer alan modeller incelenmiş, yayılma zamanlı operasyonel sabit iş çizelgeleme problemi için matematiksel temelli bir üst sınır modeli önerilmiştir. Literatürde problemin genelleştirilmiş modeli bulunmadığından genelleştirilmiş model için matematiksel model geliştirilmiş, günümüz teknolojisinde modelin çözebildiği problem büyüklüğü bulunmuştur. Matematiksel model ile çözülemeyen problemler için ise literatürde yayılma zamanlı operasyonel sabit iş çizelgeleme problemi için geliştirilmiş olan sezgisel ve metasezgisel yöntem, genelleştirilmiş probleme uyarlanmıştır. Önerilen algoritma ile elde edilen sonuçlar, en uygun çözüm değerinden sapma ve büyük problemlerde çözüm miktarındaki iyileşmeler ile sunulmaktadır. In this dissertation, we consider generalized operational fixed job scheduling problems with spread time constraints which finds applications in real world problems. For this purpose, we investigate existing methods in the literature and propose a mathematics based upper bound model for the operational fixed job scheduling problem with spread time constraints. Since there does not exist a generalized model for the problem in the literature, we develop a mathematical model for the generalized model and derive the size for which the model can be solved in today's technology. For the problems which cannot be solved by mathematical model, we adapt the heuristic and metaheuristic methods that are developed for spread time operational fixed job scheduling problems to the generalized problem. The results of the proposed algorithm are presented with the derivation from the optimal solution and its improvement for the large scale problems.
Collections