Çok amaçlı hibrit akış tipi çizelgeleme probleminin metasezgisel yöntemle çözülmesi ve bir tekstil işletmesinde uygulama
Solving multi-criteria hybrid flowshop scheduling problem with metaheuristic approach and an application in a textile company
Yazar: DENİZ KADI
Danışman: PROF. DR. SELÇUK ÇOLAK
Çukurova Üniversitesi / Sosyal Bilimler Enstitüsü / İşletme Ana Bilim Dalı
Derece: Doktora, 2020
Konu: İşletme = Business Administration
Dizin: Genetik algoritma tekniği = Genetic algorithm technique ; Metasezgiseller = Metaheuristics ; Tekstil işletmeleri = Textile enterprises ; Yapay sinir ağları = Artificial neural networks ; Çizelgeleme = Scheduling

Özet:
İşletmelerin planlama yeteneklerinin artırılarak süreçlerin daha verimli hale getirilmesi ile işletmeler maliyet, işgücü, üretim süresi konularında tasarruf sağlayıp, müşteri memnuniyetlerini arttırabilmekte ve karlılıklarını yükseltebilmektedirler. 
Optimizasyon ve çizelgeleme problemleri projelerdeki faaliyet sayılarının fazlalığı, işgücü ve hammadde gibi ek kaynaklar, faaliyetler arasındaki öncüllük-ardıllık ilişkileri gibi etkenler sebebiyle oldukça karmaşık bir yapıya sahiptir ve büyük bir çoğunluğu çözümü zor problemler olarak nitelendirilmektedir. Bu tür problemlerin çözülmesi çoğu zaman kesin çözüm algoritmaları ile mümkün olamamaktadır.
Hibrit akış tipi çizelgeleme problemleri birden fazla özdeş ve paralel şekilde çalışan makinenin bulunduğu ikiden fazla akış tipi üretim aşamasını içermektedir. Hibrit akış hatları çok sayıda işletmede gözlenebilmektedir. Elektronik üretiminde, ilaç sektöründe, bilgisayar endüstrisinde, kağıt üretiminde, kozmetik sektöründe, tekstil alanında ve günlük hayatta kullandığımız pek çok ürünün imalat süreçlerinde hibrit akış tipi üretim sistemleri kullanılmaktadır. 
Bu tez çalışmasında bir tekstil işletmesine ait hibrit akış tipi çizelgeleme problemine, yapay sinir ağları ve genetik algoritmaların birleşmesi sonucu meydana gelen NöroGenetik algoritma ile çözüm sağlanmıştır. Bu hibrit yaklaşım ile global optimum sonuç aramada etkin bir yöntem olan genetik algoritmalar ve yerel optimum sonuç bulmada başarılı olan yapay sinir ağları dönüşümlü olarak çalıştırılmıştır. Bu iki algoritmanın güçlü yanları birleştirilerek üretim planlama ve çizelgeleme konusunda iyileştirme sağlamak amaçlanmıştır. Elde edilen sonuçlar işletmenin gerçek verileriyle karşılaştırılmış ve oluşturulan algoritmanın etkinliği yorumlanmıştır.

Abstract:
Companies can provide savings in terms of cost, manpower or production times, increase customer satisfaction and gain more profitability by raising their scheduling abilities and making all the processes more efficient. 
Most of the optimization and scheduling problems are identified in NP-hard classification because of the many numbers of activities, manpower and input issues and precedence constraints of the activities. Most of the time, it needs more than exact solution methods to reach optimal solutions for that kind of problems. 
Hybrid flow shop scheduling problems contains two or more flow shop production stages which have more then one identical and parallel machines. Many orginizations have hybrid flow lines such as; electronics production, sector of medicine, industry of computers, paper production, sector of cosmetics, area of textile and in the production process of many products that most of us use in our daily lifes.  
In this thesis, a hybrid flow shop scheduling problem of a textile organization is solved by NeuroGenetic algorithm, which consists of genetic algorithm and artificial neural networks. In this hybrid method, genetic algorithm which is successful in global optimal search and artificial neural network which is successful in local optimal search are used interchangeably. These two methods are combined for the purpose of having improvements in terms of production planning and scheduling. The results obtained from the algorithm are compared with the real data of the organization and the efficacy of the algorithm is interpretted.