Solving fuzzy multiple objective optimization models by using multiple objective tabu search

Abstract

öz ÇOK AMAÇLI BULANIK OPTİMİZASYON MODELLERİNİN ÇOK AMAÇLI TABU ARAMA ALGORİTMASI KULLANILARAK ÇÖZÜLMESİ SEVİM, Tolunay Yüksek Lisans Tezi, Endüstri Mühendisliği Bölümü.^0iâ Tez Yöneticisi: Doç. Dr. Adil BAYKASOĞLU --.Ot***** * ' Ağustos 2003, 228 sayfa %£.*&*. -****& Bu çalışmada, bulanık matematiksel programlama modellerinin bulanık bileşenlere göre detaylı bir sınıflaması yapılmıştır. Bugüne kadar bulanık matematiksel modelleri çözmek için çeşitli çözüm yaklaşımları önerilmiştir. Bulanık matematiksel programlamadaki esas zorluk bulanık modelin mevcut çözüm algoritmaları ile çözülememesidir. Önerilen yaklaşımlarda bu problemi aşmak için bulanık model bulanık olmayan (kesin) modele çevrilmeye çalışılmaktadır. Bu çalışmada, çok amaçlı bulanık modellerin doğrudan çözülmesi için tabu arama algoritması kullanılmıştır. Bir bulanık hedef programlama problemi, uyarlanmış tabu arama sezgisel algoritması ile üç değişik çözüm yaklaşımı kullanılarak çözülmüştür. Problemin çözümünde, her bir tabu arama algoritması için C programlama dilinde yazılmış olan MOAPPS 1.0 (Multiple Objective Aggregate Production Planning Software) bilgisayar programı revize edilmiş ve MOAPPS 1.0' in üç değişik versiyonu oluşturulmuştur. Tabu arama algoritmasının parametrelerini belirlemek için, bilinen analitik bir strateji ya da metodoloji mevcut değildir. Bu noktadan yola çıkarak, bu çalışmada ele alınan bulanık hedef programlama probleminin sonuçları üzerinde tabu arama parametrelerinin etkileri `tüm faktörler analizi metodu` (TFA) ile istatistiki olarak analiz edilmiştir. Anahtar kelimeler: Bulanık Çok Amaçlı Optimizasyon, Bulanık Hedef Programlama, Bulanık Matematiksel Modellerin Sınıflaması, Tabu Arama Algoritması, Tüm Faktörler Analizi iv

ABSTRACT SOLVING FUZZY MULTIPLE OBJECTIVE OPTIMIZATION MODELS BY USING MULTIPLE OBJECTIVE TABU SEARCH SEVİM, Tolunay M. Sc. in Industrial Engineering Supervisor: Assoc. Prof. Dr. Adil BAYKASO?LU August 2003, 228 pages In this study, a detailed classification of fuzzy mathematical-programming models according to fuzzy components is formed. Up to date various solution approaches are proposed to solve different fuzzy mathematical models. The main difficulty in fuzzy mathematical programming is to solve resultant fuzzy model with the existing solution algorithms. In the proposed approaches to overcome this problem the crisp equivalent of the fuzzy models are obtained. In this study, to solve fuzzy multi-objective models directly, tabu search (TS) heuristic algorithm is used. A fuzzy goal-programming problem is solved according to three different solution approaches with the adapted tabu search algorithms. To solve the problem, for each of the tabu search algorithms, the computer program MOAPPS 1.0 (Multiple Objective Aggregate Production Planning Software) written in C programming language is revised and three different fuzzy versions of MOAPPS 1.0 are developed. For determining the tabu search parameters, there is not any known analytic strategy or methodology. Starting from this point, in this study the effects of the tabu search parameters on the results of the investigated fuzzy goal-programming problem are analyzed with the `statistical full factorial analysis` (SFFA) method. Keywords: Fuzzy Multi-Objective Optimization, Fuzzy Goal Programming, Classification of Fuzzy Mathematical-Programming Models, Tabu Search Algorithm, Full Factorial Analysis in