Genetik algoritmalarla permütasyon tipi iş sıralama
| dc.contributor.advisor | Öztemel, Ercan | |
| dc.contributor.author | Düğenci, Muharrem | |
| dc.date.accessioned | 2020-12-29T16:45:22Z | |
| dc.date.available | 2020-12-29T16:45:22Z | |
| dc.date.submitted | 1996 | |
| dc.date.issued | 2018-08-06 | |
| dc.identifier.uri | https://acikbilim.yok.gov.tr/handle/20.500.12812/458404 | |
| dc.description.abstract | Bu çalışmada, canlılardaki genetik süreci bilgisayar ortamına taşıyan ve başarılı uygulamaları ile araştırmacıların dikkatini üzerine çeken genetik algoritmaların (GA) iş sıralama problemlerine uygulanması gösterilmiştir. Oluşturulan örnek problemler hem GA hem de geleneksel sezgisel metodlar ile çözülmüş ve sonuçların bir karşılaştırılması yapılmıştır. Özellikle iş ve makina sayısının arttığı durumlarda, genetik algoritmaların diğer metodlardan daha başarılı sonuçlar verdiği gözlemlenmiştir. ANAHTAR KELİMELER : Genetik algoritmalar, İş sıralama, Genetik arama VII | |
| dc.description.abstract | There has been an increasing trend in using genetic algorithms (GAs) in engineering. This has been realized by numerous successful applications. In this study, the application of genetic algorithms to job sequencing problems is introduced. Several problems are solved by both GAs and well-known heuristics. The results and their comparison are presented in the paper. It has been proven that GAs are more successful than the others, especially when the large numbers of jobs and machines are considered KEYWORDS : Genetic algorithms, Job sequencinng, Genetic search vm | en_US |
| dc.language | Turkish | |
| dc.language.iso | tr | |
| dc.rights | info:eu-repo/semantics/openAccess | |
| dc.rights | Attribution 4.0 United States | tr_TR |
| dc.rights.uri | https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/ | |
| dc.subject | Endüstri ve Endüstri Mühendisliği | tr_TR |
| dc.subject | Industrial and Industrial Engineering | en_US |
| dc.title | Genetik algoritmalarla permütasyon tipi iş sıralama | |
| dc.title.alternative | Permutation job sequencing using genetic algorithms | |
| dc.type | masterThesis | |
| dc.date.updated | 2018-08-06 | |
| dc.contributor.department | Endüstri Mühendisliği Anabilim Dalı | |
| dc.subject.ytm | Genetic algorithm technique | |
| dc.subject.ytm | Workflow | |
| dc.identifier.yokid | 57107 | |
| dc.publisher.institute | Fen Bilimleri Enstitüsü | |
| dc.publisher.university | SAKARYA ÜNİVERSİTESİ | |
| dc.identifier.thesisid | 57107 | |
| dc.description.pages | 71 | |
| dc.publisher.discipline | Endüstri Mühendisliği Bilim Dalı |
Files in this item
This item appears in the following Collection(s)
Except where otherwise noted, this item's license is described as info:eu-repo/semantics/openAccess