Melez akış tipi çizelgeleme probleminin çözümü için öğrenme etkisi tabanlı çok amaçlı genetik algoritma
Multi-objective genetic algorithm based on learning effect for solving hybrid flow shop scheduling problem
Yazar: MAHİDE TEKÇE
Danışman: DR. ÖĞR. ÜYESİ DERYA DELİKTAŞ
Kütahya Dumlupınar Üniversitesi / Lisansüstü Eğitim Enstitüsü / Endüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı
Derece: Yüksek Lisans, 2023
Konu: Endüstri ve Endüstri Mühendisliği = Industrial and Industrial Engineering
Dizin: Doğrusal programlama = Linear programming ; Genetik algoritmalar = Genetic algorithms ; Karar destek sistemleri = Decision support systems ; Çizelgeleme = Scheduling ; Öğrenme etkisi = Learning effect ; İş akışı çizelgeleme = Flow shop scheduling

Özet:
Teknolojinin hızla gelişmesi sebebiyle rekabetin iyice zorlaştığı üretim ortamlarında çizelgeleme, firmaların piyasada ayakta durabilmesini sağlayan en önemli faktörlerden biridir. Bu çalışmada, acil durum aydınlatma ürünleri üreten bir firmanın üretim sistemi incelenmiş ve çizelgeme türünün Melez Akış Tipi Çizelgeleme (MATÇ) problemi sınıfına girdiği belirlenmiştir. Ayrıca, bu imalat ortamında yapılan işlerin hızı ve kalitesi büyük oranda çalışanların el becerilerine dayalıdır. Bu çalışmada, en büyük tamamlanma zamanının ve toplam gecikme süresinin en küçüklenmesi amacıyla işler arası hazırlık sürelerini, taşıma sürelerini ve öğrenme etkisini dikkate alan çok amaçlı MATÇ probleminin çözümüne dair bir karma tamsayılı doğrusal matematiksel model önerilmiştir. Problemin karmaşık yapısı ve çok amaçlı olması nedeniyle, Ağırlıklı-Toplam (ATY), Konik (KSY) ve Tchebycheff (TSY) olmak üzere üç farklı skalerleştirme tabanlı çok amaçlı bir genetik algoritma (ÇAGA) çözüm yaklaşımı önerilmiştir. Skalerleştirme varyantlı GA'nın performansı, küçük, orta ve büyük boyutlu olan literatürden alınan 21 adet kıyaslama örneği ile ideal noktaya ağırlıklı uzaklık ve referans noktasına ağırlıklı uzaklık olmak üzere iki farklı performans metriği kullanılarak test edilmiştir. Önerilen ÇAGA'nın parametre ayarları, irace kullanılarak belirlenmiştir. Karşılaştırma sonuçları, ideal noktaya ağırlıklı uzaklık performans metriğine göre ATY'li GA'nın diğer algoritmalardan daha iyi sonuç verdiğini gösterirken referans noktasına ağırlıklı uzaklık performans metriğine göre TSY'li GA'nın KSY'li GA'dan daha iyi performans sergilediğini göstermektedir. Önerilen algoritma, ele alınan firmaya uygulanmıştır. Deneysel sonuçlara göre, önerilen algoritmanın etkili bir şekilde çalışabileceği ve firmanın kullanabileceği kullanıcı dostu bir arayüze sahip Karar Destek Sistemi tasarlanmıştır.

Abstract:
Scheduling is one of the most important issues that enable companies to survive in production environments where competition is very intense with the development of technology.  In this study, the production system of a company producing emergency lighting products was discussed and it was determined that the scheduling type belonged to the Hybrid Flow Shop Scheduling (HFSS) problem class. In addition, the speed and quality of the work performed in this manufacturing environment are largely based on the manual skills of the operators. In this study, a mixed integer linear mathematical model for solving the multi-objective HFSS problem, which considers the setup times between jobs, removal times, and learning effect, is proposed to minimize the maximum completion time and total tardiness. Due to the complex structure of the problem and its multi-objective nature, a Multi-Objective Genetic Algorithm (MOGA) solution approach based on three different scalarization methods, Weighted-Sum (WSM), Conic (CSM) and Tchebycheff (TSM), has been proposed. The performance of the scalarization variant GA was tested using two different performance metrics: weighted distance to the ideal point and weighted distance to the reference point, with 21 benchmark instances taken from the literature, small, medium, and large. The parameter settings of the proposed MOGA were determined using irace. The comparison results show that GA with WSM performs better than other algorithms in terms of the weighted distance to the ideal point, while GA with TSM performs better than GA with CSM in accordance with the weighted distance to the reference point. The proposed algorithm was applied to the company. According to the experimental results, a Decision Support System with a user-friendly interface has been designed, through which the suggested algorithm can work effectively, and the company can use it.