Akış tipi çizelgeleme problemlerinin yapay bağışıklık sistemleri ile çözümü ve parametre optimizasyonu
Solving of flow shop scheduling problems by artificial immune systems and parameter optimization
Yazar: ALPER DÖYEN
Danışman: Y.DOÇ.DR. ORHAN ENGİN
Selçuk Üniversitesi / Fen Bilimleri Enstitüsü / Endüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı
Derece: Yüksek Lisans, 2004
Konu: Endüstri ve Endüstri Mühendisliği = Industrial and Industrial Engineering

Özet:
ÖZET Yüksek Lisans Tezi AKIŞ TİPİ ÇİZELGELEME PROBLEMLERİNİN YAPAY BAĞIŞIKLIK SİSTEMLERİ İLE ÇÖZÜMÜ VE PARAMETRE OPTİMİZASYONU Alper DÖYEN Selçuk Üniversitesi Fen Bilimleri Enstitüsü Endüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı Danışman: Yrd. Doç. Dr. Orhan ENGİN 2004, 88 Sayfa Jüri: Yrd. Doç. Dr. Orhan ENGİN Doç. Dr. Fatih BOTSALI Yrd. Doç. Dr. Burak BİRGÖREN Yapay Bağışıklık Sistemleri (YBS), teorik bağışıklık bilimi, gözlenen bağışıklık fonksiyonları, prensipleri ve mekanizmalarından ilham alan ve karmaşık hesaplama problemlerini çözmek için geliştirilmiş bir hesaplama tekniğidir. Çalışmada, YBS'nin dayandığı bağışıklık prensipleri detaylı şekilde incelendikten sonra, klasik akış tipi ve esnek akış tipi çizelgeleme problemlerine etkin çözümler bulmak amacıyla farklı iki YBS algoritması geliştirilmiştir. Çalışmadaki çizelgeleme problemleri Polinomiyal Olmayan-Zor (Non-Polinomial[NP]-Hard) sınıfı içinde yer almaktadır. Bu sınıftaki problemleri makul zamanda, etkin şekilde çözebilecek sezgiseller için işlem parametreleri oldukça önemlidir. YBS algoritmalarının kullanacağı etkin parametreleri belirlemek için de çok-aşamalı deney tasarımı yaklaşımına dayanan sistematik bir prosedür sunulmuştur. Algoritmaların her ikisi de, literatürdeki kıyaslama problemleri ile test edilmiş, farklı yöntemlerle karşılaştırmalar yapılmıştır. Elde edilen sonuçlar oldukça iyidir, buna bağlı olarak yapay bağışıklık sistemlerinin endüstriyel problemlerin çözümünde güvenilir şekilde kullanılabileceği önerilmektedir. Anahtar Kelimeler: Yapay Bağışıklık Sistemleri, Klonal Seçim, Permutasyon Akış Tipi Çizelgeleme, Esnek Akış Tipi Çizelgeleme.

Abstract:
11 ABSTRACT Master Thesis SOLVING OF FLOW SHOP SCHEDULING PROBLEMS BY ARTIFICIAL IMMUNE SYSTEMS AND PARAMETER OPTIMIZATION Alper DÖYEN Selçuk University Graduate School of Natural and Applied Sciences Department of Industrial Engineering Supervisor: Asst. Prof. Dr. Orhan ENGÎN 2004, 88 Page Jury: Asst. Prof. Dr. Orhan ENGİN Assoc. Prof. Dr. Fatih BOTSALI Asst. Prof. Dr. Burak BİRGÖREN Artificial Immune Systems (AIS) can be defined as computational systems inspired by theoretical immunology, observed immune functions, principles and mechanisms in order to solve complex problems. In the thesis, after studying the immune principles, that give way to AIS, two different AIS Algorithms were coded to solve classical flowshop and hybrid flowshop scheduling problems, respectively. The considered two problems are in Non-Polynomial(NP)-Hard class. Operating parameters are important for heuristics to solve that class of problems effectively in acceptable time periods. To determine the efficient parameter sets, a generic systematic procedure which is based on a multi-step experimental design approach was presented. Both of the two algorithms were tested with benchmark problems in the literature and compared with other methods. The results are enough good to state that Artificial Immune Systems may be used to solve industrial problems in confidence. Keywords: Artificial Immune System, Clonal Selection, Permutation Flow Shop, Scheduling, Hybrid Flow Shop Scheduling.