Dinamik tesis yerleşimi problemine yeni nesil bir metasezgisel yöntemle çözüm yaklaşımı
Solution approach to the dynamic facility layout problem using a novel metaheuristic method
Yazar: GÜLŞAH AYNEKİN
Danışman: PROF. DR. SİNEM KULLUK
Erciyes Üniversitesi / Fen Bilimleri Enstitüsü / Endüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı / Endüstri Mühendisliği Bilim Dalı
Derece: Doktora, 2023
Konu: Endüstri ve Endüstri Mühendisliği = Industrial and Industrial Engineering

Özet:
Günümüzün rekabetçi iş ortamında, işletmelerin müşteri ihtiyaçlarını karşılamak için verimli çalışması ve maliyetlerini düşürmesi gerekmektedir. Bu amaca yönelik önemli kararlardan biri de etkin ve doğru bir tesis yerleşimi düzeni elde etmektir.  Doğru bir tesis yerleşimi, tesis içindeki iş akışını optimize ederek işletmelerin üretkenliğini arttırırken, yeni teknolojilerin, iş süreçlerinin ve ürünlerin de hızlı bir şekilde işletmeye entegre edilmesine yardımcı olmaktadır. Müşteri taleplerinin, mevsimsellik, pazar koşulları vb. nedeniyle zamanla değiştiği günümüzde, dinamik tesis yerleşim problemleri, değişen talepleri göz önünde bulundurarak, tesisin yerleşim planını üretim periyodu içinde optimize etmektedir. Ana hedefin lojistik maliyetlerini mimimize etmek oluğu bu problemlerden çıkan yerleşim sonuçları işletmelerin stratejisine yön vermektedir.  Tez çalışmasında, göç eden kuşlar optimizasyonu (MBO) metasezgisel algoritmasının, dinamik tesis yerleşim problemleri üzerindeki etkinliği analiz edilmiştir. Bu doğrultuda klasik MBO, uyarlanmış MBO ve çoklu komşuluk yapılı uyarlanmış MBO algoritmaları sunulmuştur.  Algoritmalardan ilki klasik MBO algoritmasının dinamik tesis yerleşim problemine uygulanmasını, ikinci ve üçüncü algoritmalar ise tez çalışmasında geliştirilen algoritmaları ifade etmektedir. Uyarlanmış MBO algoritmasında kuşların sıralı olması, en iyi kuşun lider olması yapılarıyla çözümlerin iyileştirilmesi amaçlanmıştır. Çoklu komşuluk yapılı uyarlanmış MBO algoritmasında ise komşuluk alternatiflerinin zenginleştirildiği, yerel optimuma takılmayı önleyen yapıların eklendiği, yeni bir yapı oluşturulmuştur. Literatürde sıklıkla kullanılan veri kümeleri üzerinde önerilen algoritmaların performansı istatistiksel analizlerle test edilmiş ve değerlendirilmiştir. Sonuç olarak çoklu komşuluk yapılı uyarlanmış MBO algoritmasının bütün problemler için en iyi sonuçları verdiği belirlenmiştir.
Anahtar Kelimeler: Dinamik tesis yerleşim problemleri, Metasezgiseller, Göç eden kuşlar optimizasyon algoritması

Abstract:
In today's competitive business environment, it is necessary for companies to operate efficiently and reduce costs in order to meet customer needs. One important decision towards this goal is to achieve an effective and accurate facility layout. A proper facility layout optimizes the workflow within the facility, increases productivity for businesses, and helps integrate new technologies, processes, and products quickly. In today's dynamic environment where customer demands change over time due to seasonality, market conditions, etc., dynamic facility layout problems optimize the layout plan of the facility within the production period, taking into account the changing demands. The resulting layout outcomes from these problems, with the main objective of minimizing logistics costs, guide the strategies of businesses. In this thesis, the effectiveness of the migrating birds optimization (MBO) metaheuristic algorithm on dynamic facility layout problems has been analysed. In this context, the classical MBO algorithm, the modified MBO algorithm, and the modified MBO algorithm with multiple neighbourhoods are presented. The first algorithm represents the application of the classical MBO algorithm to the dynamic facility layout problem, while the second and third algorithms refer to the algorithms developed in this thesis. The modified MBO algorithm aims to improve solutions with the structure of ordered birds, where the best bird serves as the leader. In the modified MBO algorithm with multiple neighbourhoods, a new structure is created by enriching the alternatives of neighbourhoods and adding structures that prevent getting stuck in local optima. The performance of the proposed algorithms on commonly used datasets in the literature is tested and evaluated through statistical analyses. In conclusion, it has been determined that the modified MBO algorithm with multiple neighbourhoods provides the best results for all problems.
Keywords: Dynamic facility layout problems, Metaheuristics, Migrating birds optimization algorithm