Beklemesiz akış tipi çizelgeleme problemlerinin çok amaçlı melez genetik algoritma ile çözümü

Abstract

Bu çalışmada, beklemesiz akış tipi çizelgeleme problemleri için bir çok amaçlı melez genetik algoritma önerilmiştir. Geliştirilen çok amaçlı genetik algoritma üretilen üç seviyeli problemlerle test edilmiş ve yapay sinir ağları (YSA) algoritmasıyla kıyaslanmıştır. Kıyaslama sonucunda çok amaçlı melez genetik algoritma, baskın olmayan çözüm uzayında daha iyi bir çözüm bulmakta üstün performans göstermiş ve beklemesiz akış tipi problemlerde toplam akış zamanı (Fi) ve en fazla tamamlanma zamanının (Cmax) en küçüklenmesinde çok etkili bir araç olduğunu kanıtlamıştır.

In this study, a hybrid multi objective genetic algorithm has been proposed for no wait flow shop scheduling problems. Enhanced multi objective hybrid genetic algorithm tested by three level problems and solitions compared with artifical neural networks algorithm. As a result of comparation, the multi objective hybrid genetic algorithm showed that superior performance to find a better solution in the non-dominated solition space and proved that very effective tool for minimizing total flow time (Fi) and makespan (Cmax) criterions in no wait flow shop problems.