Genetik algoritma ile hat dengeleme
Line balancing with genetical algorithms
Yazar: ABİT BALIN
Danışman: YRD. DOÇ. DR. HAYRİ BARAÇLI
Yıldız Teknik Üniversitesi / Fen Bilimleri Enstitüsü / Endüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı
Derece: Yüksek Lisans, 2010
Konu: Endüstri ve Endüstri Mühendisliği = Industrial and Industrial Engineering
Dizin: Genetik algoritma tekniği = Genetic algorithm technique ; Hat dengeleme = Line balancing ; Matlab = Matlab ; Optimizasyon problemi = Optimization problem ; Toplu taşımacılık = Public transportation

Özet:
Günümüzün rekabet ortamında, isletmeler en az miktarda kaynak kullanarak, müşteri gereksinimlerinin hızlı bir şekilde belirlenmesi ve çözülmesi için farklı teknikler kullanmaktadır. Bu şekilde dünyada diğer şirketlerle daha iyi koşullarda rekabet etme yeteneği kazanmaktadırlar. Bu yüzden, hızlı değişen müşteri talepleri karsısında özellikle üretim planlarını veya hizmet planlarının yani faaliyet planlarını en çabuk oluşturan şirketler rekabette bir adım öne geçmektedir. Sürekli değişen ve globalizasyon ile birlikte bu değişimin hızlanması rekabet ortamında hızlı karar vermeyi ve kararların hızlı bir şekilde uygulanmasını gerektirmektedir.Genetik Algoritmalar (GA) doğal seçim ilkelerine ve popülasyon genetiğine dayanan etkin bir arama yöntemidir. Bu GA'lar işletme mühendisliğine ve bilim dünyasındaki problemlere başarılı bir şekilde uygulanabilmiştir.(Golberg, 1994) GA'lar rastsal operatörler kullanırlar ve bu operatörleri muhtemel sonuçların elde edileceği çalışma alanında yeni noktaların oluşturulması için kullanır. (Erick Cantu Paz, 1995Son yıllarda GA'lar çok zor problemlerin çözümünde kullanılmıştır. Zor problemler büyük popülâsyonlara ihtiyaç duyar ve bu büyük popülâsyonlarda çok büyük hesaplama maliyetlerine neden olurlar. GA'lar ile uğraşan daha önceki çalışmaların konsantre oldukları önemli konu, operasyon zamanlarının minimizasyonu veya azaltılması ile birlikte kabul edilebilir bir sonucun ortaya konulabilmesidir. (Erick Cantu Paz,1995) Bu, GA'ların birçok paralel yapı şeklinde oluşturularak yeniden yapılandırılması kaydı ile gerçekleşir.Bu çalışmanın ana amacı otobüslerin rotalanmasının optimizasyonu sağlamak ve onların sistemde ne sıklıkla yer almaları gerektiği konusunda etkin bir metot ortaya koymaktır. Bu yüzden kullanıcı makul bir hesaplama zamanıyla fizibil bir çözüm elde edecektir. Optimize edilmiş metot bize değişik kısıtlar altında çoklu amaç fonksiyonunun hesaplanmasını sağlayacaktır. Bunu yaparken de yöneylem tekniklerinden olan hat dengeleme yöntemleriyle Genetik Algoritma yöntemini birlikte kullanacaktır.

Abstract:
Almost all companies use different methods to respond costumer expectancy by using minimum sources that can give them a strong ability to compete with other companies in the world. Therefore, in the face of rapidly changing customer demands, a quick action by company plans to compete is a step ahead. With globalization and rapidly changing competitive environment, the acceleration of these changes and the rapid decision-making requires the quick implementation of decisions.Genetic algorithms are an efficient search method based on the principles of natural selection and population genetics. Genetic algorithms are effectively used for the problems in management engineering and sciences. (Golberg-1994) Genetic algorithms use random operators and these potential operators are used in the study area for the creation of a new point. (Erick Cantu Paz, 1995)Recently Genetic algorithms have been used to solve many difficult problems. Difficult problems require great populations and grate populations necessitate great counting cost. The important issue which is covered in previous studies in genetical algorithms is minimization of operational process and supplementation of acceptable result (Erick Cantu Paz,1995). This can be achieved by re-arranging genetical algorithms in the form of many parallel structures.The objectives of this study is to supply an optimization framework for bus scheduling models and to provide a suitable method on what frequency they ought to be in this system. Therefore the user can obtain a feasible solution with counting time. The optimized method provides us the calculation multiple objective function under different restrictions. This will be done via using genetical algorithms method with the method of line balancing which is one of the operation researches techniques