Yapay arı kolonisi algoritması ve permütasyon akış tipi çizelgeleme problemine uygulanması
Artificial bee colony algorithm and its application to permutation flow job scheduling problem
Yazar: ÖMÜR TOSUN
Danışman: YRD. DOÇ. DR. GÖKHAN AKYÜZ
Akdeniz Üniversitesi / Sosyal Bilimler Enstitüsü / İşletme Ana Bilim Dalı
Derece: Doktora, 2012
Konu: İşletme = Business Administration
Dizin: Akış tipi atölyeler = Flow type workshop ; Optimizasyon = Optimization ; Optimizasyon modelleri = Optimization models ; Yapay arı kolonisi algoritması = Artificial bee colony algorithm ; Yapay zeka = Artificial intelligence ; İş akışı çizelgeleme = Flow shop scheduling

Özet:
Akış tipi çizelgeleme problemi endüstri mühendisliği alanında son 50 yılın muhtemelen en çok bilinen problemidir. Bir ve iki makine durumu için kesin çözümler olmakla beraber, makine sayısının üçten fazla olduğu durumlarda problem NP-Zor sınıfına girmekte ve optimum çözümü bulmak zorlaşmaktadır. Bu zorlayıcı ortam, pek çok araştırmacının ilgisini çekmektedir. Yapay arı kolonisi (ABC) algoritması, Karaboğa (2005) tarafından arıların doğadaki davranışları temel alınarak geliştirilen popülasyon tabanlı bir optimizasyon tekniğidir. Öncelikle sayısal optimizasyon problemlerinde kullanılan algoritma, son zamanlarda çeşitli mühendislik problemlerinde de başarıyla uygulanmıştır. Bu tez çalışmasında, ABC algoritması permütasyon akış tipi çizelgeleme problemine uygulanmıştır. Geliştirilen algoritmanın performansı literatürde sıklıkla kullanılan Carlier, Reeves ve Taillard test problemlerine uygulanmış ve sonuçları farklı metasezgisel yöntemlerle karşılaştırılmıştır. Geliştirilen algoritma Carlier ve Reeves problem gruplarında literatürde yer alan pek çok çalışmadan daha başarılı sonuçlar üretmiştir. Reeves23 test problemi için, yeni bir en iyi değer elde edilmiştir. Taillard test problemlerinde ise, karşılaştırma için kullanılan diğer metasezgisel algoritmalarla rekabetçi sonuçlar elde edilmiştir. Bazı problemlerde diğer algoritmalardan daha başarılı değerler bulunurken, kimi problemlerde de küçük farklarla rakip algoritmaların gerisinde kalmıştır

Abstract:
Flow shop scheduling problem (FSSP) is probably one of the most well known industrial engineering problem of the past 50 years. Although there are exact solutions for one or two machines, the problem becomes NP-hard for three or more machines. This challenging environment attracts many researchers to offer more efficient solution algorithms. Artificial Bee Colony (ABC) algorithm is a relatively new swarm intelligence-based algorithm proposed by Karaboğa (2005), inspired by the intelligent foraging behaviors of honeybee swarms. Primarily used for solving numerical optimization problems, it is now used widely in different engineering problem types. In this study, ABC algorithm is applied to permutation flow shop scheduling problem. Performance of the algorithm is tested by using Carlier, Reeves and Taillard test instances and compared against different metaheuristic-based methods. For the Carlier and Reeves instances, the proposed ABC algorithm produced better results than most of the known metaheuristic algorithms in the literature. A new best solution is gained for the Reeves23 test problem. Some competitive results are found for the Taillard test problems against different metaheuristic methods used for comparing. In some instances, ABC algorithm performed better than the other methods, whereas in some instances its solutions are slightly worse than the others.