Genelleştirilmiş tek yönlü dairesel yerleşim problemine genetik algoritma tabanlı bir çözüm yaklaşımı
A genetic algorithm based solution approach to generalized unidirectional circular layout problem
Yazar: FERİŞTAH ÖZÇELİK
Danışman: PROF.DR. ATTİLA İŞLİER
Eskişehir Osmangazi Üniversitesi / Fen Bilimleri Enstitüsü / Endüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı
Derece: Doktora, 2007
Konu: Endüstri ve Endüstri Mühendisliği = Industrial and Industrial Engineering

Özet:
GENELLEŞT R LM Ş TEK YÖNLÜ DA RESEL YERLEŞ M PROBLEM NEGENET K ALGOR TMA TABANLI B R ÇÖZÜM YAKLAŞIMIFER ŞTAH ÖZÇEL KÖZETTek Yönlü Dairesel Yerleşim Problemi (TYDYP), n adet istasyonun tek yöndehareket eden dairesel malzeme aktarma sistemi üzerindeki n konuma malzeme taşımamaliyetlerini enküçükleyecek şekilde atanması problemidir. TYDYP'nin çözümündegenel bir varsayım, dairesel sisteme parça giriş ve çıkışlarının tek bir yükleme/boşaltma(Y/B) istasyonundan yapılması olmasına rağmen sistemde n adet Y/B istasyonu olmasıdurumunu inceleyen az sayıda çalışmaya da rastlanmıştır. Bu doktora tezinde tek ve nadet yükleme/boşaltma (Y/B) istasyonu içeren TYDYP'ni modelleyip çözen çalışmalarincelenmiş ve öncelikle TYDYP'nin bu temel şeklinin çözümü için bir melez GenetikAlgoritma (GA) geliştirilmiştir. Literatürden alınan test problemleri kullanılarakyapılan denemeler, önerilen GA'nın problemin bu temel şeklinin çözümünde literatürdebelirtilenlerden daha iyi sonuçlar verdiğini göstermiştir.Kaynaklarda, bazı çalışmaların tek Y/B, diğerlerinin de n adet Y/B istasyonuiçeren sistemler üzerinde yoğunlaşmış olduğu ve tasarımda sadece taşıma maliyetleriüzerinde durulduğu gözlenmiştir. Oysa yükleme ve boşaltma istasyonlarının sayısıarttırıldığında, taşıma maliyetlerinin düşeceği, buna karşılık, yeni istasyonlarkuruldukça da sabit maliyetlerin artacağı açıktır. Bu durumda sabit maliyetlerle,değişken maliyetler arasında sağlanacak bir ödünleşmeyle daha ekonomik çözümlerbulunması beklenebilir. Bu amaçla TYDYP, yükleme ve boşaltma istasyonu sayısınınbelirlenmesi ve bunların dairesel sisteme yerleştirilmesi problemi ile birleştirilerekgenelleştirilmiştir. Daha sonra da temel model için geliştirilmiş olan genetik algoritmagenelleştirilmiş probleme uyarlanarak, özel durumlara karşı gelen alt problemlerinçözümüyle elde edilen sonuçlardan daha iyi bütünleşik sonuçlara ulaşılmıştır.Anahtar Kelimeler: Tek yönlü dairesel yerleşim, stasyon atama, Genetik Algoritma.

Abstract:
A GENETIC ALGORITHM BASED SOLUTION APPROACH TOGENERALIZED UNIDIRECTIONAL CIRCULAR LAYOUT PROBLEMFER ŞTAH ÖZÇEL KSUMMARYUnidirectional circular layout problem (UDCLP) is an assignment problem inwhich n stations are assigned to n candidate locations on a unidirectional circularmaterials handling system so as to minimize the material handling costs. Although afew studies dealing with n L/U stations are also found in the course of the literaturesurvey, a general trend in the modeling of this problem is to assume that each part entersand exits the system at a unique load/unload (L/U) station. Modeling and solutionapproaches to UDCLP are examined and a hybrid GA is developed to solve this basicproblem at the very beginning of this dissertation. Better quality solutions are obtainedby numerical experimentation on test problems taken from the literature.Existing studies are mostly focused on two extreme cases, that is, on single andn L/U station unidirectional circular layout problems. Additionally an emphasis onhandling costs is also observed in the literature. On the contrary an increase in thenumber of L/U stations would lead to a decrease in handling costs together with aparallel increase in fixed costs, leading to a break even point for a trade-off on thenumber of L/U stations by balancing fixed and variable costs. So the model isgeneralized by combining circular layout and allocation of L/U capability to stationsand including an investigation feature for optimum number of L/U stations. Then thedeveloped hybrid GA is adapted to the generalized model and even better solutions areobtained for the generalized problem.Keywords: Unidirectional circular layout, Station allocation, Genetic Algorithms.