Sıra-bağımlı hazırlık zamanlı genel montaj hattı dengeleme problemlerinin çözümü için bir hibrit algoritma önerisi
A hybrid algorithm proposal for solving general assembly line balancing problems with sequence-dependent setup times
Yazar: ŞEHMUS ASLAN
Danışman: DOÇ. DR. MEHMET AYTEKİN
Hasan Kalyoncu Üniversitesi / Sosyal Bilimler Enstitüsü / İşletme Ana Bilim Dalı
Derece: Doktora, 2020
Konu: İşletme = Business Administration
Dizin: Diferansiyel gelişim algoritması = Differential evolution algorithm ; Hibrid algoritmalar = Hybrid algorithms ; Montaj hattı dengeleme = Assembly line balancing ; Parçacık sürü optimizasyonu = Particle swarm optimization

Özet:
Basit Montaj Hattı Dengeleme Problemleri (BMHDP) ile ilgili literatürde bir çok çalışma yapılmıştır. Ancak BMHDP'de bulunan kısıtlardan dolayı yapılan akademik çalışmalar ve endüstrideki uygulamalar arasında büyük bir boşluk bulunmaktaydı. Bu boşluğun kapatılması için Genel Montaj Hattı Dengeleme Problemleri (GMHDP) adı altında daha çok endüstrinin pratik sorunlarını çözmeye yönelik çalışmalar başlamıştır. Otomotiv ve elektronik sektöründe sıkça rastlanan sıra-bağımlı hazırlık zamanları, daha önce yapılan Montaj Hattı Dengeleme (MHD) çalışmalarında ele alınmamıştır. Daha önceleri, MHD çalışmalarında hazırlık zamanları,  istasyon zamanlarına eklenerek problemler çözülmekteydi. Bu yaklaşım sorunu çözmede yetersiz kaldığı için sıra-bağımlı hazırlık zamanlı GMHDP çalışmaları ortaya çıkmıştır. Sıra-bağımlı hazırlık zamanlı GMHDP, NP-zor yapıda ve çok karmaşık problemler olduğundan lineer programlama ve dal-sınır algoritması gibi belirli (deterministik) yöntemler, makul zamanlarda çözüm üretememektedir. Bu çalışmada problemlerin çözümünde metasezgisel bir yöntem olan yeni bir Diferansiyel Gelişim Algoritması (DGA) ve Diferansiyel Gelişim Algoritması (DGA) - Parçacık Sürü Optimizasyonu (PSO) metasezgisellerinden oluşan bir Hibrit Algoritma (HA)  geliştirilmiştir. Geliştirilen DGA ve HA'nın performansı literatürdeki test problemleri üzerinde denenmiş ve bu algoritmaların literatürde daha önce geliştirilmiş sezgisel yöntemlerden daha iyi sonuçlar verdiği tespit edilmiştir.

Abstract:
Many studies have been conducted in the literature on Simple Assembly Line Balancing Problems (SALBP). However, there was a huge gap between academic studies and industry practices due to the limitations found in SALBP. In order to close this gap, studies under the field of the General Assembly Line Balancing Problems (GALBP) have been started to solve the practical problems of the industry. The sequence-dependent setup times, which are common in the automotive and electronics sectors, have not been addressed in previous Assembly Line Balancing (ALB) studies. Setup times were added to station times to solve the problems in previous ALB studies. As this approach is insufficient to solve the problem, the sequence-dependent setup times GALBP studies have emerged. Because the sequence-dependent setup times GALBP is NP-hard and very complex problems, they can not be solved in reasonable time by deterministic methods such as linear programming and branch and bound algorithm. In this study, a new Differential Evolution Algorithm (DEA) and Differential Evolution Algorithm (DEA) - Particle Swarm Optimization (PSO) Hybrid Algorithm (HA)  which are metaheuristics, was developed to solve these problems. The performance of the developed DGA and HA was tested on the test problems in the literature and  they gave better results than the previously developed heuristic methods in the literature.