Operasyonel sabit iş çizelgeleme problemlerinin genetik algoritmalar ile çözümü
Solving the operational fixed job scheduling problems with genetic algorithms
Yazar: SERKAN KAYA
Danışman: Y.DOÇ.DR. ORHAN ENGİN
Selçuk Üniversitesi / Fen Bilimleri Enstitüsü / Endüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı
Derece: Yüksek Lisans, 2006
Konu: Endüstri ve Endüstri Mühendisliği = Industrial and Industrial Engineering

Özet:
ÖZETYüksek Lisans TeziOPERASYONEL SABİT İŞ ÇİZELGELEME PROBLEMLERİNİNGENETİK ALGORİTMALAR İLE ÇÖZÜMÜEnd. Müh. Serkan KAYASelçuk Üniversitesi Fen Bilimleri EnstitüsüEndüstri Mühendisliği Anabilim DalıDanışman: Yrd. Doç. Dr. Orhan ENGİN2006, 83 SayfaJüri: Prof. Dr. Ahmet PEKERYrd. Doç. Dr. Orhan ENGİNYrd. Doç. Dr. M. Emin BAYSALSabit iş çizelgeleme; sabit bir başlangıç zamanından, sabit bir bitiş zamanınatamamlanması gereken işlerin, belirli sayıda makinelerin bulunduğu bir vardiyadaişlerin çizelgelenmesi olarak tanımlanmaktadır. Sabit iş çizelgeleme problemlerinde;belirli sayılarla ağırlıklandırılmış işler içinden maksimum sayıda işlerin prosesegirmesi amaçlı çizelgelemesi, operasyonel sabit iş çizelgeleme olaraktanımlanmaktadır. Bu çalışmada, polinomiyel olmayan-zor (NP-hard) operasyonelsabit iş çizelgeleme problemlerinin genetik algoritma ile çözüm performansınınartırılmasına yönelik bir uygulama yapılmıştır. Bouzina ve Emmons (1996)tarafından geliştirilen algoritma ve genetik algoritma çözümleri için Delphiprogramlama dilinde yazılım yapılmıştır. Operasyonel sabit iş çizelgelemeproblemleri için literatüre uygun olarak toplam 324 adet problem setioluşturulmuştur. Genetik algoritma çözümlerinde; başlangıç populasyonu,çaprazlama ve mutasyon oranları literatüre uygun olarak seçilmiştir. GenetikAlgoritma çözümleri, Bouzina ve Emmons (1996) algoritması çözümleri ilekarşılaştırılmıştır. Genetik algoritma çözümlerinin Bouzina ve Emmons (1996)tarafından geliştirilen algoritmaya göre daha iyi olduğu görülmüştür.Anahtar kelimeler: Sabit iş çizelgeleme, Operasyonel sabit iş çizelgeleme, GenetikAlgoritma, Bouzina ve Emmons Algoritması.

Abstract:
ABSTRACTMs ThesisSOLVING THE OPERATIONAL FIXED JOB SCHEDULING PROBLEMS WITHGENETIC ALGORITHMSSerkan KAYASelçuk UniversityGraduate School of Natural and Applied SciencesDepartment Of Industrial EngineeringSupervisor: Assist. Prof. Dr. Orhan ENG N2006, 83 PageJury: Prof. Dr. Ahmet PEKERAssist. Prof. Dr. Orhan ENG NAssist. Prof. Dr. M. Emin BAYSALFixed job scheduling is defined as the arrangement of the jobs with a fixedstart time and a deadline in a shift having a particular number of machines. In fixedjob scheduling problems, scheduling a set of jobs among the jobs weighted withdefined values in order to maximize the number of jobs for processing is described asoperational fixed job scheduling. In this study, an application toward increasing theperformance of Genetic algorithm solution to non-polynomial NP-hard operationalfixed job scheduling problems is realized. Programs for the algorithm of Bouzina andEmmons (1996) and the Genetic algorithm solutions are written in Delphi Language.For the operational fixed job scheduling problems, a total of 324 problem set suitingthe literature is created. In genetic algorithm solution, parameter optimization forstart population, crossing and mutation rates are selected such as literature. Geneticalgorithm solutions are compared to the algorithm solutions of Bouzina and Emmons(1996). The results show that genetic algorithm solutions give better results than thealgorithm by Bouzina and Emmons (1996) does.Key Words: Fixed Job Scheduling, Operational Fixed Job Scheduling, GeneticAlgorithm, Bouzina and Emmons algorithm.