Permütasyon akış tipi üretim çizelgelemede yeni bir metasezgisel yaklaşım
A new metaheuristic approach for permutation flow shop production scheduling problem
Yazar: MURAT ALTINDAŞ
Danışman: PROF. DR. İBRAHİM DOĞAN
Erciyes Üniversitesi / Fen Bilimleri Enstitüsü / Endüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı
Derece: Doktora, 2021
Konu: Endüstri ve Endüstri Mühendisliği = Industrial and Industrial Engineering
Dizin: Üretim çizelgelemesi = Production scheduling

Özet:
Permütasyon akış tipi üretim çizelgeleme problemi toplam tamamlanma zamanı amaç fonksiyonu optimizasyonu için yeni bir yaklaşım geliştirilmiştir. Polinom zamanlı çözümü olmayan ve birçok endüstri dalında uygulama alanı bulan permütasyon akış tipi üretim çizelgeleme problemi için en iyi çözümleri geliştirmek üzere yeni bir başlangıç çözümü ve kromozom yapısının parçalı olarak analiz eden yerel arama operatörleri (yer değiştirme ve araya yerleştirme) ile desteklenen uyarlanmış bir genetik algoritma (Kademeli Genetik Algoritma - GGA) önerilmiştir. İşlerin işlem sürelerinin toplam, standart sapma, çarpıklık ve basıklık değerlerine göre yapılan sıralamalar başlangıç çözümünü oluşumuna eşit ağırlıkta katılmıştır. GGA'nın parametrelerine karar vermek ve GGA algoritmasının genel olarak geçerli bir çözüm üretebilmesi için bunların optimum seviyelerini belirlemek için parametrelerin deneysel tasarımında Taguchi yöntemi kullanılmıştır. Elde edilen parametre değerleri ile iyileştirilen algoritma Taillard veri seti üzerinde test edilmiştir. Geliştirilen algoritma (GGA), elde edilen test sonuçları üzerinden bilinen en iyi ortalama test sonuçlarına sahip algoritma ile karşılaştırılmıştır. 120 adetlik problem örneğinin 76'sı için en iyi değerlere ulaşarak kıyaslamada üstünlük göstermiştir. Elde edilen test sonuçları bilinen en iyi çözüm setine 22 adet yeni değer katmıştır.

Abstract:
A new approach has been developed for the permutation flow shop production scheduling problem with total completion time objective function optimization. A new initial solution to develop the best solutions for the Permutation flow shop production scheduling problem, which has no polynomial time solution and finds application area in many industries, and an adapted genetic algorithm supported by local search operators (exchange and insertion) that analyze the chromosome structure partially (Gradual Genetic Algorithm - GGA) has been proposed. The sequences of jobs generated according to the total, standard deviation, skewness and kurtosis values of the processing times of the jobs were included in the formation of the initial solution with equal weight. Taguchi method was used in the experimental design of the parameters of GGA to decide them and determine their optimum level for the algorithm GGA to produce a robust solution generally. The algorithm improved with the obtained parameter values was tested on the Taillard data set. The developed algorithm was compared with the algorithm with the best-known average test results based on the obtained test results. GGA showed superiority in comparison by reaching the best values for 76 of 120 problem instances. The obtained test results added 22 new values to the best-known solution set.