Genetik algoritmalar yardımıyla iş atölye çizelgelemesi üzerine bir çalışma
A study about job-shop scheduling with the help of genetic algorithms
Yazar: DİLEK DİLAVER
Danışman: PROF. DR. LEVENT ŞENYAY
Dokuz Eylül Üniversitesi / Sosyal Bilimler Enstitüsü / Ekonometri Ana Bilim Dalı
Derece: Yüksek Lisans, 2015
Konu: Ekonometri = Econometrics
Dizin: Akış tipi atölyeler = Flow type workshop ; Algoritmalar = Algorithms ; Atölye çizelgelemesi = Job shop scheduling ; Genetik algoritma tekniği = Genetic algorithm technique ; Genetik algoritmalar = Genetic algorithms ; Çizelgeleme = Scheduling ; Üretim planlaması = Production planning ; Üretim çizelgelemesi = Production scheduling

Özet:
Gelişen ekonomilerde işletmelerin en önemli hedeflerinden biri, ürünün imalat sürecinin en kısa sürede tamamlanması ve müşteri talebinin istenilen zamana uygun bir şekilde yerine getirilmesidir. Birden fazla siparişin yer aldığı üretim sistemlerinde, makina-iş atama  çizelgelemeleri sırasında yaşanılan problemlerin çözümünde çeşitli yöntemler ve yaklaşımlar kullanılmaktadır.Atölye çizelgeleme problemleri, NP zor problem sınıfına girmektedir. Bu tür problemlerin tam çözüm değerleri  klasik yöntemler ile elde edilememektedir. Birden çok (N) makinadan oluşan atölyelerde çizelgeleme problemlerinin çözümünde  sezgisel yöntemler kullanılmaktadır. Bu sezgisel yöntemlerden biri de Genetik Algoritmalar (GA)' dır.
Bu tez çalışmasında, çizelgeleme problemlerinin bir türü olan iş atölye çizelgeleme problemlerinde,  siparişlerin en kısa sürede tamamlanması için sezgisel yöntemlerden biri olan Genetik Algoritma'yı kullanan üç farklı çalışma incelenmiştir. Bu üç çalışmanın her biri atölye çizelgeleme problemi olup, GA'nın farklı metodları ile çözümlenmiştir. Bu çalışmalarda GA ile elde edilen sonuçların ve klasik yöntemlerle olan kıyaslamaları incelenmiştir. çalışmaların birbirleri arasındaki ortak yönleri ve  farklılıkları değerlendirilmiştir.Bu tez sonucunda, GA' nın farklı metodlar , farklı genetik operatörler, farklı varsayım ve koşullar ile farklı sektörlerdeki elde edilen sonuçlar karşılaştırılmıştır.

Abstract:
One of the main important goals in groving economics is  to minimize manufactoring process of product and to fulfill  appropriately desired time of customer demand. In manufactoring systems that there are multiple orders ,  different methods and approaches are used to solve the problems that schedule in machine- job installation.The job shop schedulings located in  class of  the hard problem(NP). Complete solution values of these problems can not be obtained with conventional methods. In the shops consisting of more than one (N) machines, heuristic mesthods are used  to solve scheduling problems. One of these heuristic methods is Genetic Algorithms (GA).
In this thesis, in the job shop schedulings that are a type of scheduling problems, three different studies  that use Genetic Algorithm (GA) of the heuristics methods are searched to be completed  in orders as soon as possible. Each of these three studies is ajob shop scheduling problem and  they are solved with the different methods of GA. In this studies,  comparasioans between results of GA  and results of classic scheduling method are researched. Studies between  in commons and differents have commented.A result of this thesis, results that are obtained in different sectors with different methods of GA,  different genetic operators and different conjectures are compared.