Karışım problemlerinde esnek hesaplama yöntemleri kullanarak maliyet optimizasyonu
Cost optimization in mixture problems by using soft computing techniques
Yazar: MEHMET AKİF ŞAHMAN
Danışman: DOÇ. DR. ADEM ALPASLAN ALTUN
Selçuk Üniversitesi / Fen Bilimleri Enstitüsü / Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
Derece: Doktora, 2016
Konu: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol = Computer Engineering and Computer Science and Control

Özet:
Karışım problemleri, birden fazla hammaddenin karıştırılarak bunlardan yeni maddeler ortaya çıkarma ihtiyacından doğan problemlerdir. Karışım problemleri birçok sektörün (Gıda, Kimya, Döküm vb.) temel problemi durumundadır. Karışım problemi odaklı üretim tesislerinin en büyük giderlerini hammadde maliyetleri oluşturmaktadır. Dolayısıyla hammaddeler satın alımdan, üretim sürecinin sonuna kadar en efektif şekilde değerlendirilmelidir. Bu da ancak matematiksel yöntemlerin ve optimizasyon tekniklerinin yardımıyla gerçekleşebilmektedir. 
Hayvancılık yapan işletmelerin en büyük giderleri yem maliyetleridir. Karışım problemlerinin bir türü olan yem karışım problemlerinde, eğer uygun kısıtlar altında düşük maliyetli yemler üretilebilirse bundan hayvancılık yapan işletmeler ve tüketiciler fayda sağlayabileceklerdir. Ayrıca yem üretimi yapan işletmelerin, üretimdeki sürekliliklerinin de sağlanması gerekmektedir. Dolayısıyla üretim sürecini planlayan karar vericilerin bir çok alternatif durumu bilerek hareket etmeleri önemlidir.
Bu tez çalışmasında, karar vericilerin yem karışım problemlerinde bir çok alternatif durumu analiz etmelerini sağlayacak modellerin ve çözüm yöntemlerinin geliştirilmesi amaçlanmıştır. İlk çalışmada, uygun şartlar altında yem karışım problemleri Lineer Programlama ile çözülerek maliyet minimize edilmiştir. Uygun olmayan şartlar altında hedef programlama ile sapma oluşan kısıtlar belirlenmiş ve sapmalar minimize edilmiştir. Yapay arı kolonisi (ABC) ve parçacık sürü optimizasyonu (PSO) algoritmaları ile de alternatif çözümler üretilmiştir. Ayrıca farklı büyüklükteki yem karışım problemlerinde ABC ve PSO algoritmalarının performansları kıyaslanmıştır. İkinci çalışmada, birden çok yem fabrikasına ve deposuna sahip işletmelerin yem maddelerini ortak kullanarak maliyet minimizasyonu yapabilecekleri karma tam sayılı lineer programlama (KTSLP) modeli önerilmiştir. Üçüncü çalışmada, sürekli çözüm uzayında çalışması için geliştirilen diferansiyel arama algoritması (DSA), ikili çözüm uzayında çalışabilmesi için modifiye edilmiştir. Modifiye edilen ikili diferansiyel arama algoritması (İDSA) 15 adet kapasitesiz tesis yeri seçimi problemi üzerinde değerlendirilmiştir. İkili çözüm uzayında çalışan diğer sezgisel algoritmalar ile İDSA karşılaştırılarak sonuçlar raporlanmıştır. Dördüncü çalışmada, ikili çözüm uzayında çalışan sürekli parçacık sürü optimizasyonu(CPSO) ve İDSA metotları kullanılarak ikinci kısımda geliştirilen KTSLP modeli için alternatif çözümler üretilmiştir. Son bölümde, yem maddelerine öncelik verilmiştir. Yem maddelerinin önceliklerine göre yem karışımına girebileceği bir KTSLP modeli önerilmiştir. Geliştirilen modelleri, karar vericilerin daha rahat kullanabilmesi için kullanıcı dostu yazılımlar geliştirilmiştir. Bu tez çalışmasında kullanılan yöntem ve metotlardaki parametreler esnek olarak yapılandırılmış olmasından dolayı diğer karışım türleri için de mevcut yazılım güncellenerek uygulanabilmektedir.

Abstract:
Mixture problems are the problems arising out of the need for creating new materials by mixing more than one raw material. Mixture problems are the main problem in many industrial sectors, such as food, chemical, casting, etc. The greatest cost of expense in production plants that are focused on mixture problems is the cost of raw materials. Therefore, raw materials must be utilized most efficiently from their purchase to the end of the production process. This can be realized with the help of mathematical processes and optimization techniques.
The biggest expense of the engaged in animal husbandry is feed costs. One type of mixture problems, the feed mixture could benefit the corporations and consumers that are engaged in animal husbandry if low- cost feed can be produced under proper conditions. Besides, the firms that produce animal feed should be constantly kept in production. For this reason, it is important that the decision-makers in the process of production should act with a lot of alternatives in mind. 
In this thesis, the aim is to develop the models and methods of solution that will enable the decision-makers to analyze a number of alternatives for the feed mixture problems. In the first step, feed mixture problems were solved through linear programming (LP) under appropriate conditions and the cost was minimized. Constraints in which deviation emerged were determined using goal programming (GP) under inappropriate conditions and the deviations were also minimized. Alternative solutions were produced through artificial bee colony (ABC) and particle swarm optimization (PSO) algorithms. Moreover, the performances of ABC and PSO algorithms in the feed mixture problems in different sizes were compared. In the second step, a mixed integer linear programming (MILP) model was proposed in order for companies with more than one feed factory and warehouses to minimize their feed costs using feed materials altogether. In the third step, differential search algorithm (DSA) developed in order to work continues solution space was modified so as to work in binary solution space. The modified binary differential search algorithm (IDSA) was evaluated on the 15 uncapacitated facility location problem (UFLP). The results were reported by comparing with other heuristic algorithm working in binary solution space to IDSA. In the fourth step, alternative solutions were developed for the MILP model which was developed in the second study by using continuous particle swarm optimization (CPSO) working in binary solution space and IDSA methods. In the last step, feed materials were given priority. A MILP model that can mix up in accord with the priorities of feed materials was proposed. User friendly software was developed for the decision makers to use newly developed models comfortably. Since the parameters in the methods in this dissertation were structured flexibly, present software could be used for the other mixture types too.