İki boyutlu düzensiz şekilleri yerleştirme optimizasyonu
Placement optimization of two-dimensional irregular patterns
Yazar: FATİH AHMET ŞENEL
Danışman: PROF. DR. TUNCAY YİĞİT ; DR. ÖĞR. ÜYESİ ASIM SİNAN YÜKSEL
Süleyman Demirel Üniversitesi / Fen Bilimleri Enstitüsü / Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
Derece: Doktora, 2019
Konu: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol = Computer Engineering and Computer Science and Control

Özet:
Bu tez çalışmasında, deri ayakkabı sektörünün kullanımına uygun otomatik yerleşim yapabilen bir yazılım geliştirilmiştir. Geliştirilen yazılım için, yeni bir hibrit optimizasyon yaklaşımı sunulmuştur. Bu hibrit yaklaşım Parçacık Sürü Optimizasyonu (PSO) ve Gri Kurt Optimizasyonu (GKO) algoritmalarının kullanılması ile geliştirilmiştir. 
Geliştirilen algoritma (HPSGKO), sekiz farklı optimizasyon yöntemi ile karşılaştırılmıştır. Bu yöntemler; Yapay Arı Kolonisi (YAK), Tavlama Benzetimi (TB), Genetik Algoritma (GA), PSO, Sosyal Örümcek Algoritması (SÖA), GKO, Diferansiyel Gelişim (DG), Lineer popülasyon büyüklüğü azaltmalı başarılı parametrelerin kayıt altına alındığı hafıza tabanlı DG (L-SHADE) algoritmalarıdır. Tüm optimizasyon yöntemleri, iki boyutlu düzensiz şekilleri yerleştirme probleminin çözümünde kullanılmıştır. YAK, SÖA ve GKO algoritmaları literatürde yeni olmaları nedeniyle iki boyutlu dizilim problemine ilk defa bu tez çalışması ile birlikte uyarlanmıştır. Aynı şekilde sürekli gelişmekte olan DG ve L-SHADE algoritmaları da bu probleme ilk defa uyarlanmıştır. 
Geliştirilen yazılım, yukarıda sayılan dokuz adet optimizasyon yöntemlerinden istenilenin seçilmesi ile dizilim işlemini gerçekleştirebilmektedir. Ayrıca, her bir yöntemin seçilen materyal ve kalıp örnekleri ile otomatik olarak 10'ar defa çalıştırılması sonucunda elde edilen analiz sonuçları, grafiksel olarak incelenebilmektedir. 
Sonuç olarak, yapılan analiz işlemleri sonucuna göre, problemin çözümüne en uygun yöntem HPSGKO algoritmasıdır. Deri ayakkabı üretiminde kullanılabilecek, yerli bir yazılım geliştirilmiştir. Bahsedilen problemin çözümü başarılı bir şekilde sonuçlandırılmıştır.

Abstract:
In this thesis, a software that can make automatic placement suitable for the use of leather shoe-making industry is developed. We introduce a novel hybrid algorithm for the developed software. This hybrid approach is developed using Particle Swarm Optimization (PSO) and Grey Wolf Optimizer (GWO) algorithms.
The developed algorithm (HPSGWO) is compared with eight different optimization methods. These methods are Artificial Bee Colony (ABC), Simulated Annealing (SA), Genetic Algorithm (GA), PSO, Social Spider Algorithm (SSA), GWO, Differential Evolution (DE) and Improving the Search Performance of SHADE Using Linear Population Size Reduction (L-SHADE) algorithm. All optimization methods are used to solve the two-dimensional placement problem. ABC, SSA and GWO algorithms are new in the literature, and these algorithms have been adapted to the problem of two-dimensional placement for the first time with this thesis. Similarly, DE and L-SHADE algorithms, which are constantly evolving, have also been adapted to this problem for the first time. 
The developed software can perform the nesting process by selecting the desired one of the nine optimization methods mentioned above. In addition, the results of the analysis obtained with the selected material and pattern samples of each method can be examined graphically after running 10 times automatically.
As a result, according to the results of the analysis, the most suitable method for solving the problem is the HPSGWO algorithm. A native software is developed for leather shoe-making sector. The solution of the mentioned problem is successfully concluded.