Çok objektifli esnek atölye çizelgeleme problemlerinin sezgisel yöntemlerle modellenmesi, analizi ve çözümü
Modeling, analyzing and solving multiple-objective flexible job-shop scheduling problems by using meta-heuristic algorithms
Yazar: LALE ÖZBAKIR
Danışman: DOÇ. DR. ADİL BAYKASOĞLU
Erciyes Üniversitesi / Sosyal Bilimler Enstitüsü / İşletme Ana Bilim Dalı
Derece: Doktora, 2004
Konu: İşletme = Business Administration
Dizin: Atölye tipi üretim = Workshop type production ; Atölye çizelgelemesi = Job shop scheduling ; Genetik programlama = Genetic programming ; Modelleme = Modelling ; Sezgisel yöntemler = Heuristic methods ; Çizelgeleme = Scheduling ; Üretim = Production ; Üretim sistemleri = Production systems ; Üretim teknolojisi = Production technology ; İş modelleri = Business models

Özet:
Üretim sistemleri için etkin ve tam çizelgelemenin önemi bilinmektedir. Üretim teknolojilerindeki hızlı gelişmeler sonucunda esnek sistemlerin ortaya çıkması ile bu sistemlerin kontrolü için daha gelişmiş, yeni yöntemlere ihtiyaç duyulmaktadır. Klasik atölye çizelgeleme problemlerine göre çok daha karmaşık ve yapısı gereği çözümlenmesi zor bir problem olan esnek atölye çizelgeleme problemi bunlardan birisidir. Gelişen üretim teknolojilerine bağlı olarak, çok amaçlı otomatik makinelerin üretim atölyelerinde yaygın kullanımı ile birlikte, bir iş için tek bir proses planının, bir operasyon için tek bir makinenin uygun olduğu varsayımı ile yapılan üretim çizelgeleme, geçerliliğini artık yitirmiştir. Klasik varsayımlar üzerine geliştirilen çizelgeleme yöntemleri ile esnek atölyelerin çizelgelenmesi ciddi performans problemlerine ve mali kayıplara sebebiyet verebilir. Esnek sistemler, müşteri taleplerine hızlı bir şekilde cevap verebilecek nitelikte tepkisel olmalıdır. Buna bağlı olarak, esnek atölye çizelgeleme problemleri, esneklikten kaynaklanan potansiyel performans düzeyini yakalayabilmek için, kendi özel durumları göz önüne alınarak modellenmeli ve çözülmelidir. Ayrıca değişen çevre ve talep durumlarına göre bir çok üretim parametresi optimize edilmeli, yani sistem çok objektifli bir yapıya sahip olmalıdır. Bu gelişmeler doğrultusunda çalışmada, esnek atölye çizelgeleme problemine proses plan esnekliği entegre edilerek kapsamı genişletilmiş ve problem, çok objektifli optimizasyon problemi olarak ele alınmıştır. Çok objektifli esnek atölye çizelgeleme problemine modern sezgisel optimizasyon teknikleri ile çözüm yaklaşımı geliştirilmiştir. Esnek atölye çizelgeleme problemlerinin modellenmesi için Dil Teorisi kapsamında yer alan Bağlam Bağımsız Gramer yapısı kullanılmıştır. Bu yaklaşım ile problemin11 karmaşık yapısal özellikleri, Bağlam Bağımsız Gramer tanımlamasına dayalı basit bir gösterimle ifade edilmiştir. Bu çalışmada, proses plan esnekliği içeren ve gramer modeli oluşturulan esnek atölye çizelgeleme problemine, çok objektifli tabu aramaya dayalı optimizasyon tekniği ile çözüm algoritması geliştirilmiştir. Önerilen algoritma, esnek atölye çizelgeleme problemi için; proses plan seçimi, operasyonların makinelere atanması ve bu makinelerde sıralanması alt problemlerine eş zamanlı olarak çözüm geliştirmektedir. Pareto optimizasyona dayalı çok objektifli yaklaşım, çözüm sonucunda karar mekanizmasına, birden fazla uygun çözüm arasından seçim yapabilme imkanı sunmaktadır. Önerilen çözüm yöntemi için, C/C++ programlama dili ile etkin veri yapıları kurularak, pek çok farklı yapıda çizelgeleme problemine uyarlanabilecek esneklikte bir yazılım geliştirilmiştir. Çalışmada, esnek atölye çizelgeleme problemleri için ürün teslim tarihlerinin gerçekçi olarak belirlenmesine yönelik yeni bir yaklaşım ortaya konulmuştur. Bu yaklaşımla, iş sisteminin özelliklerini, yapısı gereği öğrenebilme ve yansıtabilme niteliğine sahip olan genetik programlama yöntemi kullanılarak, çizelgeleme sistemine özel teslim tarihi belirleme denklemleri oluşturulmuştur. Önerilen yaklaşım, yapay sinir ağları ve regresyon analizleri ile karşılaştırılmış ve etkinliği ortaya konulmuştur. Çalışmanın sonunda, esnek atölye çizelgeleme problemleri için geliştirilen genel çözüm algoritması ile türetilen hipotetik problemler üzerinde deneysel çalışma ve analizler gerçekleştirilmiştir. Deneysel çalışmalar sonucunda, esnek atölye çizelgeleme performansı üzerinde etkili olan faktörler ve bu faktörlerin en iyi düzeyleri belirlenmiştir. Sıralama kuralları ile makine esneklik düzeyleri arasındaki ilişki, seçilen bir performans kriterine etkileri açısından irdelenerek analiz edilmiştir. Ayrıca literatürde yer alan, çok objektifli esnek atölye çizelgeleme problemleri çözülerek, önerilen yaklaşımın geçerliliği ortaya konulmuştur. Anahtar Kelimeler: Esnek Atölye Çizelgeleme, Çok Objektifli Optimizasyon, Tabu Arama, Genetik Programlama, Dil Teorisi

Abstract:
Importance of effective and complete scheduling for the production systems is very well known. Control of emerging flexible systems, as a result of rapid development in production technologies, requires novel advanced methods. Flexible job-shop scheduling problem is a hard to solve problem due to its structure, and even more complex as compared with classical job shop scheduling problems. Progress in production technologies that caused widespread use of automated multipurpose machines has overruled production scheduling systems which assume that a single machine is needed for a single operation and a single process plan for a single job. Generating schedules for flexible job-shops by using methods based upon classical assumptions may cause serious financial losses and performance problems. Flexible systems should respond rapidly to customer demands. To achieve the potential performance level caused by flexibility, flexible job-shop scheduling problems should be modeled and solved by considering their own characteristics. Furthermore, many production performances should be optimized simultaneously according to the changing environment and demands. In other words, the system should have a m ulti-objective structure. In this study, the process plan flexibility was integrated into the flexible job-shop scheduling problem to broaden its scope and was handled as a multi-objective optimization problem. A solution approach for multi-objective flexible job-shop scheduling systems was developed by using meta-heuristic optimization techniques. Context-free grammar structure within linguistic theory was used for modeling the flexible job-shop scheduling problem. With this approach, complex structural features of the problem are expressed simply.IV A solution algorithm with optimization technique based upon multi objective tabu search has been developed for the flexible job-shop scheduling problem which covers process plan flexibility and has its own grammatical model. This algorithm provides concurrent solutions for the sub-problems of flexible job-shop scheduling which include process plan selection, assignment of operations to the machines and sequencing of operations in these machines. This Pareto optimization based multi-objective approach allows the decision - maker to choose the feasible solution among alternatives. For the proposed solution method, effective data structures have been established and a C/C++ software which can be adapted to different scheduling problems has been implemented. In t his s tudy, a n ovel a pproach i s p roposed for r ealistic flexible j ob-shop s cheduling systems. With this approach, due-date determination equations have been created by using genetic programming which can learn and reflect the features of the system. The proposed approach has been compared with artificial neural networks and regression analyses and its effectiveness has been proved. Finally, experimental studies and analyses with the proposed solution algorithm have been performed on the hypothetical problems for flexible job-shop scheduling. As a result of these experimental studies, factors which affect the performance of flexible job-shop scheduling and their optimal levels are determined. Relations between the dispatching rules and machine flexibility levels have been analyzed according to their effects on predetermined performance criteria. Furthermore, reliability of the proposed approach was tested by solving benchmark problems from the literature. Keywords: Flexible Job Shop Scheduling, Multiple Objective Optimization, Tabu Search, Genetic Programming, Linguistic Theory.