Üretim ve hizmet planlamasında çizelgeleme problemlerinin yöneylem teknikleriyle çözümü : Ders ve sınav programlarının optimizasyonu üzerine bir uygulama
The solution scheduling problems via operation research techniques in production and service planning : An application over the optimisation of course and examination timetables
Yazar: B.TÜRKER PALAMUTÇUOĞLU
Danışman: PROF. DR. A.İLKER TUNAİL
Celal Bayar Üniversitesi / Sosyal Bilimler Enstitüsü / İşletme Bölümü / Üretim Yönetimi ve Pazarlama Ana Bilim Dalı / Üretim Yönetimi ve Pazarlama Bilim Dalı
Derece: Yüksek Lisans, 2008
Konu: İşletme = Business Administration
Dizin: Genetik algoritmalar = Genetic algorithms ; Tabu arama = Tabu search ; Tavlama benzetimi = Simulated annealing ; Yapay zeka = Artificial intelligence ; Zaman çizelgeleme = Timetabling ; Çizelgeleme = Scheduling

Özet:
Bu araştırmanın amacı, öncelikle üretim çizelgeleme ve zaman çizelgeleme problemlerinin üretim ve hizmet planlamasındaki önemini ortaya çıkarmak ve bu problemlerin çözüm yöntemlerini inceleyerek birer zaman çizelgeleme problemi olan ders ve sınav programlarının otomatik oluşturulmasını sağlayan bir bilgisayar uygulaması geliştirmektir.Bu amaçla, araştırmanın birinci bölümünde, üretim planlamada üretim çizelgelemenin yeri ve önemi, çizelgeleme problemlerinin çeşitleri ve bu problemlerin çözümü için kullanılan çeşitli yöntemler incelenmiştir. Aynı şekilde hizmet planlamasında zaman çizelgeleme problemlerinin yeri ve önemi, eğitim planlamasında birer zaman çizelgeleme problemi olan ders ve sınav programlarının yeri ve önemi incelenmiştir.Araştırmanın ikinci bölümünde, öncelikle zaman çizelgeleme problemlerinin tanımı, çeşitleri, yapısı ve önerilen çözüm yöntemleri üzerine bir literatür araştırması sunulmuştur. Literatür araştırmasının ardından uygulamada kullanılacak çözüm algoritmaları (genetik algoritmalar, açgöz rasgele adaptif arama prosedürü, tepe tırmanma algoritması, tabu araştırma, tavlama benzetimi - yapay ısıl işlem algoritmaları) ayrıntılı olarak incelenmiştir.Araştırmanın üçüncü ve son bölümünde ise, Celal Bayar Üniversitesi İktisadi ve İdari Bilimler Fakültesi için ders ve sınav programlarını çözen bir uygulama geliştirilmiş ve algoritmanın yapısı hakkında bilgiler sunulmuştur. Bu amaçla öncelikle, problemin kısıtları belirlenerek matematiksel modellemesi yapılmıştır. Bu modeli kullanan melez bir genetik algoritma geliştirilmiş ve detayları sunulmuştur. Son olarak 2007-2008 Bahar yarıyılı için gerekli kısıtlamalar girilerek, ideal konfigürasyon ile program test edilmiş ve elde edilen sonuçlar değerlendirilmiştir.

Abstract:
The aim of this research, first of all, is to reveal the importance of production scheduling and timetabling problems in production and service planning by examining the solution methods of these problems, to build up a computer program which provides the automatic constitution of lecture and examination schedules, each being a problem of timetabling.Paralel to this aim; in the first chapter of this research; types of scheduling problems and methods used in solving these problems are examined. Similarly, the place and importance of timetabling in service planning and the place and importance of lesson and examination schedules, each being a timetabling problems in the course of education are examined.In the second chapter, a survey of literature on the definition, types, structure and adviced solutions of timetabling problems is presented. Following the survey of literature; solution algoritms which will be used in the application (genetic algorithms, greedy random adaptive search procedure, hill climbing algorithm, tabu search, simulated annealing algorithms) are examined in detail.In the third and last chapter of the research, a programme for solving the problem of course and examination schedules is developed for CBU, The Faculty of Administrative Sciences and Economics; and general information about the structure of the algorithm is presented. Following this aim, the constraints of the problem are defined and mathematical modelling it is constructed. A hybrid genetic algorithm using this model is developed and details are given. Lastly, by making the necessary restrictions for the 2007-2008 Spring term the programme is tested by an ideal configuration and results are evaluated.