Sıra bağımlı hazırlık süresi bulunan ilişkisiz paralel makine çizelgeleme probleminin melez ateş böceği algoritması ile çözümü
Solving the unrelated parallel machine scheduling problem with sequence-dependent setup times using a hybrid firefly algorithm
Yazar: BUĞRA DAVUT DAŞKIN
Danışman: DR. ÖĞR. ÜYESİ KADİR BÜYÜKÖZKAN
Karadeniz Teknik Üniversitesi / Fen Bilimleri Enstitüsü / Endüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı / Endüstri Mühendisliği Bilim Dalı
Derece: Yüksek Lisans, 2024
Konu: Endüstri ve Endüstri Mühendisliği = Industrial and Industrial Engineering
Dizin: Arama algoritmaları = Search algorithms ; Ateşböceği algoritması = Firefly algorithm ; Genetik algoritmalar = Genetic algorithms ; Hibrid algoritmalar = Hybrid algorithms ; Optimizasyon algoritmaları = Optimization algorithms ; Optimum üretim sıralaması = Optimum production scheduling ; Tavlama benzetimi = Simulated annealing ; Üretim çizelgelemesi = Production scheduling

Özet:
Bu çalışmada, sıra bağımlı hazırlık süresi bulunan ilişkisiz paralel makine çizelgeleme
problemi üzerine odaklanılmıştır. Melez bir yaklaşım geliştirilerek, ateş böceği algoritması ile
genetik algoritmanın mutasyon, seçim ve çaprazlama operatörleri bir araya getirilmiştir. Ek olarak,
geliştirilen değişken komşuluk arama algoritması kullanılarak çözüm kalitesi artırılmıştır. Çalışmada kullanılan test verileri Python programlama dili üzerinde geliştirilen veri üretim programı ile elde edilmiştir. Geliştirilen melez algoritma MATLAB programlama dili kullanılarak kodlanmıştır.
Küçük boyutlu veriler için GAMS üzerinde kodlanan matematiksel model çözümleri, büyük
boyutlu veriler için ise benzetimli tavlama, genetik algoritma ve ateş böceği algoritması
metasezgisellerinin çözümleri, geliştirilen melez yöntemin çözümleri ile kıyaslanmıştır. Elde edilen
sonuçlar, geliştirilen melez ateş böceği algoritmasının sıra bağımlı hazırlık süresi bulunan ilişkisiz makine çizelgeleme problemlerinin çözümünde etkili bir yöntem olduğunu göstermiştir.
Geliştirilen algoritma, Kayseri Organize Sanayi bölgesinde faaliyet göstermekte olan bir
fabrikadan alınan veriler doğrultusunda, gerçek hayat problemine uygulanmıştır. Programla elde
edilen sonuçlar firmadaki mevcut durum ile kıyaslandığında, üretim planlamasına %12,77 zaman
tasarrufu ile iyileştirme sağlayacağı tespit edilmiştir.

Abstract:
This study addresses the unrelated parallel machine scheduling problem with
sequence-dependent setup times. A hybrid approach was developed, combining the firefly
algorithm with the mutation, selection, and crossover operators of the genetic algorithm.
Additionally, solution quality was enhanced using a variable neighborhood search algorithm.
Test data were generated using a Python-based data production program, and the
hybrid algorithm was implemented in MATLAB. For small data sets, solutions from a
GAMS-coded mathematical model were compared to those from simulated annealing,
genetic algorithm, and firefly algorithm for larger data sets. Results indicate the hybrid
firefly algorithm is effective in solving the scheduling problem.
The developed algorithm was applied to a real-life scenario using data from a factory
in the Kayseri Organized Industrial Zone. When compared with the company's current
situation, it was found to improve production by time saves planning efficiency by 12.77%.