Akış tipi çizelgeleme problemlerinin hibrit genetik algoritma ile çözümü ve karar ağacı ile incelenmesi
Solution of flow shop scheduling problems with hybrid genetic algorithm and analysis with decision tree
Yazar: ÖMER KAYA
Danışman: DOÇ. DR. İBRAHİM BERKAN AYDİLEK
Harran Üniversitesi / Fen Bilimleri Enstitüsü / Elektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
Derece: Yüksek Lisans, 2020
Konu: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol = Computer Engineering and Computer Science and Control ; Elektrik ve Elektronik Mühendisliği = Electrical and Electronics Engineering ; Endüstri ve Endüstri Mühendisliği = Industrial and Industrial Engineering
Dizin: Metasezgiseller = Metaheuristics ; Veri madenciliği = Data mining ; Üretim çizelgelemesi = Production scheduling

Özet:
Üretim faaliyetlerinde verimlilik, düşük maliyet ve gerçekleşeceği en kısa zaman gibi kriterler göz
önünde bulundurularak hazırlanan iş bölümü hesaplamaları çizelgeleme olarak adlandırılmaktadır.
Çizelgeleme hesapları tek makineli sistemlerde matematiksel bir model geliştirilerek yapılmaktadır.
Makine ve iş sayısı arttıkça teslim süresi, stok maliyeti, üretim verimliliği gibi sorunlar ortaya
çıkmaktadır. Günümüzde büyük boyutlu çizelgeleme problemlerinin çözümü için meta sezgisel
yöntemlere sıkça başvurulmaktadır. Meta sezgisel yöntemler problemin çözümünü gerek zaman
gerekse işlem kolaylığı açısından daha kolay hale getirmektedir. Akış tipi çizelgeleme, makinaların
seri şekilde yerleşmesi ve tüm işlerin makinalarda aynı sıra ile işlem görmesi prensibine
dayanmaktadır. Bu çalışmada NP-Zor sınıfında yer alan akış tipi çizelgeleme problemlerinin çözümü
için hibrit genetik algoritma sunulmuştur. Başlangıç popülasyonuna Palmer, CDS ve Neh yöntemleri
adapte edilerek hibrit hale getirilen algoritmanın çözüm kalitesi daha da geliştirilmiştir. Algoritmanın verimliliği literatürde yer alan Taillard problem setleri ile ölçülmüştür. Elde edilen sonuçlar güncel literatür sonuçlarıyla karşılaştırılmıştır. Seçilen on adet problemin üst değerlerini oluşturan sıralamalardan iş süresi, standart sapma, iş sırası ve çarpıklık öz nitelikleri çıkarılıp, bu öz niteliklerle karar ağacı oluşturularak çeşitli kurallar ortaya konulmuştur. Bu kurallar ile şimdiye kadar ulaşılan en iyi sonuçlar arasında benzerlikler aranmıştır. 7 problemde karşılaştırılan çalışmalardan daha iyi sonuçlar elde edilmiştir.

Abstract:
The division of labor calculations, which are prepared by considering the criteria such as efficiency, low cost and shortest time in production activities, are called scheduling. Scheduling calculations are made by developing a mathematical model in single machine systems. As the number of machines and work increases, problems such as delivery time, inventory cost and production efficiency arise. Today, meta heuristic methods are frequently used to solve large-scale scheduling problems. Meta heuristic methods make the solution of the problem easier in terms of both time and ease of operation. Flow type scheduling is based on the principle that machines are settled in series and all jobs are processed on machines in the same order. In this study, hybrid genetic algorithm is presented for the solution of flow type scheduling problems in NP-Hard class. The solution quality of the algorithm, which has been hybridized by adapting the Palmer, CDS and Neh methods to the initial population, has been further improved. The efficiency of the algorithm was measured by Taillard problem sets in the literature. The results obtained were compared with the current literature results. Business rules, standard deviation, work order and skewness attributes were extracted from the rankings that constitute the upper values of the selected ten problems, and various rules were introduced by creating a decision tree with these attributes. Similarities were sought between these rules and the best results achieved so far. Better results were obtained from the studies compared in 7 problems.