Dinamik çok amaçlı çizelgeleme problemleri için sevk etme kurallarının geliştirilmesi ve analizi

Abstract

Bu çalışmada, çizelgeleme problemlerinde kullanılan bileşik sevk etme kuralları çıkarımı için Benzetim ve Gen İfade Programlamayı kullanan yeni bir yöntem önerilmiştir. Önerilen bu yöntem ile dinamik çizelgeleme problemleri için sistemin özelliklerini dikkate alan yeni sevk etme kuralları geliştirilmiştir. Bu kuralların çıkarım aşamasında Gen İfade Programlamadaki iki farklı yöntem uygulanmıştır. Bu yöntemlerin birinde üretim parametreleri temelli çok genli kromozomlar kullanılırken diğerinde ise literatürdeki kuralları doğrusal ve doğrusal olmayan şekilde birleştiren otomatik tanımlanmış fonksiyon yapılı kromozomlar kullanılmıştır. Bu çalışmadaki benzetim modeli, çok amaçlı dinamik esnek atölye tipi çizelgeleme problemleri için tasarlanmasına karşın diğer çizelgeleme problemlerine de kolayca uygulanabilir bir yapıya sahiptir. Çok amaçlı bakış açısına göre, önerilen yöntemlerden elde edilen sevk etme kuralları ile literatürden seçilen kurallar karşılaştırıldığında, türetilen kuralların performanslarının diğer tüm kuralların performanslarından daha iyi olduğu görülmektedir. Ayrıca, bu iki yöntem ile türetilen kurallar karşılaştırıldığında, ADF kurallarının çok genli kurallardan daha iyi olduğu gözlemlenmiştir. Sunulan yöntem ve türetilen sevk etme kuralları sağlam olduğu için optimizasyon yöntemleri çok zor olan gerçek, büyük ve dinamik tüm çizelgeleme problemlerine kolayca uygulanabilir.Anahtar Kelimeler: Dinamik atölye tipi çizelgeleme, Sevk etme kuralları, Benzetim, Gen ifadesi programlama, Çok amaçlı optimizasyon

In this work, a new method that uses Simulation and Gene Expression Programming is proposed for composite dispatching rules extraction for scheduling problems. In the suggested method, new dispatching rules that take into account the features of the production system have been developed for dynamic scheduling problems. Two different methods of Gene Expression Programming have been applied in the development of these rules. One of these methods uses multi-genic chromosomes based on production parameters whereas the other uses chromosomes with automatical defined function (ADF) that combine rules in the literature in a way linear and nonlinear. Although the simulated model is designed for multi objective dynamic flexible job shop scheduling problems, it has a structure which can easily implement for the other scheduling problems. According to the multi-objective view point, the dispatching rules obtained from the proposed methods are compared with the selected rules from the literature, and it is seen that the performance of extracting rules is significantly better than all other rules in literature. Also, when it is compared two kind of extracting rules, it was observed that ADF rules are better than multi-genic rules. Because the presented method and the achieved dispatching rules are robust, they can be applied for all real, big and dynamic scheduling problems which their optimization models have high complexity.Keywords: Dynamic job shop scheduling, Dispatching rules, Simulation, Gene expression programming, Multi-Objective optimization