Theory of constraints (optimization)

Abstract

Bu tez üretimi arttırarak daha fazla para kazanmayı amaçlayan Kısıtlar Teorisi ile ilgilidir. Kısıtlar teorisi bütün üretim ortamlarında an az bir darboğaz olduğunu varsayar. Üretimi arttırmak için darboğaz yükleme ve çizelgeleme problemleri sırayla çözülür. Bu aşamada kısıtlara uygunsuzluk ortaya çıkar.Uygunsuzluğun üstesinden gelebilmek için darboğaz yükleme ve çizelgeleme problemleri Orienteering Probleme benzetilerek eşzamanlı çözülür. Tezde Genetik Algoritma kullanılmıştır. Algoritmayı kontrol etmek için permütasyon akış tipi üretim ortamında Taillard veri dizileri kullanılmıştır. Her işe bir puan verilerek, mevcut zaman kısıtına bağlı kalarak en yüksek kârı elde etme problemi çözülmüştür. Sonraki bölümlerde değinildiği üzere genetik algoritma farklı test problem tiplerinde gayet iyi sonuç vermiştir.Anahtar Kelimeler: Kısıtlar Teorisi, Darboğaz Yükleme ve Çizelgeleme, Genetik Algoritma, Permütasyon Akış Tipi Çizelgeleme, Orienteering Problem

This t hesis i s a bout T heory o f C onstraints ( TOC) w hich d eals w ith t he g oal o f making more money by increasing throughput. TOC assumes that every production environment has bottleneck(s). To increase throughput Bottleneck Loading Problem (BLP) and then Bottleneck Scheduling Problem (BSP) are solved. Infeasibility arouses in this stage. To overcome the infeasibility problem BLP and BSP are solved simultaneously, by resembling the problem as an Orienteering Problem (OP). Genetic Algorithm (GA) is used in this thesis. Taillard's benchmarks, in permutation flowshop environment, a re u sed t o t est o ur a lgorithm. E ach j ob i s given a s core and a vailable capacity is introduced as a constraint and the problem of maximizing throughput subjected to the given time budget constraint is solved. As it is discussed in the latter sections of the thesis GA performed well enough to solve the test problem instance with the different levels of constraint. Keywords: Theory of Constraints (TOC), Bottleneck Loading and Scheduling, Genetic Algorithm (GA), Permutation Flowshop, Orienteering Problem