Paralel istasyonlu çok amaçlı demontaj hattı dengeleme problemi
Multi-objective disassembly line balancing problem with parallel stations
Yazar: AYYÜCE AYDEMİR KARADAĞ
Danışman: PROF. DR. ORHAN TÜRKBEY
Gazi Üniversitesi / Fen Bilimleri Enstitüsü / Endüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı
Derece: Doktora, 2012
Konu: Endüstri ve Endüstri Mühendisliği = Industrial and Industrial Engineering
Dizin: Genetik algoritmalar = Genetic algorithms ; Hedef programlama = Goal programming

Özet:
Bu çalışmada, demontaj hattı dengeleme literatüründe günümüze kadar ele alınmayan, gerçek hayatta çok karşılaşılan paralel istasyonlu çok amaçlı demontaj hattı dengeleme problemi (DHDP) için çözüm önerileri geliştirilmiştir. Paralel istasyon kavramı, montaj hatlarında başarıyla uygulanan hattın denge etkinliğini, üretkenlik oranını ve hattın güvenilirliğini arttıran bir hat tasarımıdır. Çalışmada, demontaj hattı dengeleme problemi, montaj hattı dengeleme probleminin tersi olarak ele alınmış ve ?ve/veya diyagramları? (VYD) kullanılarak, işler ve işler arasındaki öncelik ilişkileri tanımlanmıştır.Problem öncelikle deterministik işlem süreli paralel istasyonlu DHDP olarak ele alınmış ve probleme ait karma tamsayılı programlama modeli geliştirilmiştir. Ayrıca, kesin ve bulanık ortamlarda aynı anda birden fazla amacı gerçekleştirme imkanı vermesi ve literatürde şu ana kadar üzerinde çalışılmamış olması nedeniyle de çok amaçlı karar verme tekniklerinden hedef programlama ve bulanık hedef programlama yaklaşımları çözüm için önerilmiştir. Geliştirilen modellerin geçerliliği küçük boyutlu örnek bir problem üzerinde gösterilmiş ve modellerin etkinliği ve etkililiği üretilen çeşitli büyüklüke test problemleri üzerinde belirlenmiştir. Geliştirilen karma tamsayılı programlama modelini temel alan hedef programlama ve bulanık hedef programlama modelleri yeniden üretim sistemlerinde büyük esneklik sağlayacaktır.Gerçekte demontaj hatlarında işlem süreleri, geri dönen ürünün fiziksel durumuna bağlı olarak yüksek oranda değişkenlik göstermektedir. Bu nedenle çalışmada işlem sürelerinin stokastik olarak dikkate alındığı paralel istasyonlu çok amaçlı DHDP ele alınmış, probleme ait denge ölçütü ve hattın tasarım maliyetini enküçükleyen doğrusal olmayan 0-1 tamsayılı programlama modeli geliştirilmiştir. Basit bir demontaj hattı dengeleme probleminin Np-zor problemler sınıfına dahil olduğu bilinmekte iken, stokastik işlem süreli paralel istasyonlara izin verilen çok amaçlı problem çok daha karmaşık bir yapıdadır. Bu nedenle tanımlanan çok amaçlı en iyileme probleminin çözümü için genetik algoritmaya (GA) dayalı bir çözüm yaklaşımı önerilmiştir. Önerilen GA tabanlı çözüm yöntemi pareto-optimal çözümler kümesini elde edecek şekilde tasarlanmıştır. Daha fazla sayıda ve kaliteli pareto-optimal çözümler üretmek için algoritmada iki farklı uygunluk değerlendirme yaklaşımı, tamir mekanizmaları ve çeşitlendirme stratejisi uygulanmış, mekanizmaların GA'nın performansına olan etkisi incelenmiştir. GA'nın etkinliğini ölçmek için doğrusal olmayan 0-1 tamsayılı programlama modelini temel alan bir hedef programlama modeli geliştirilmiş ve çeşitli büyüklükteki test problemleri kullanılarak her iki çözüm yaklaşımı ile elde edilen sonuçlar karşılaştırılmıştır. Yapılan analizler sonucunda, önerilen GA ile üretilen test problemleri üzerinde çözüm süresi ve kalitesi açısından kısa sürelerde iyi sonuçlar elde edildiği görülmektedir.

Abstract:
In this study, we have developed solution methods for the multi-objective disassembly line balancing problem (DLBP) with parallel stations that is a common problem in many real life applications, but rarely address in DLBP literature. The existing concept of parallel stations in assembly line increase production rates and improve flexibility in designing lines. In this study, disassembly and assembly line balancing problems are considered complementary of each other and the disassembly tasks and precedence relations among them are defined using AND/OR Graph (AOG).First, a deterministic DLBP with parallel stations is considered and a mixed integer programming model of the problem is proposed. In addition, a goal programming and a fuzzy goal programming model based on the proposed mixed integer programming model of the problem are presented. Such multi-objective decision making approaches have not been studied in DLBP literature before. A small size sample problem is solved and a computational study is carried out on generated test problems to investigate the efficiency of these models. The proposed goal programming models enable decision makers to simultaneously consider many objectives in precise and fuzzy environments as well as increasing the flexibility of reproduction systems.In reality, disassembly task times may have a significant variation depending on the physical state of the returned products. Thus, in this study, the dissasemly task times are considered stochastic and a non-linear binary integer programming model for multi-objective optimization of stochastic DLBP is proposed. The objective of this model is both to minimize the line balance and design cost of the line. Since the most basic form of DLBP is NP-hard, the inclusion of stochastic task times, different line designs and simultaneously considered conflicting objectives increase its complexity. Thus, this study proposes a new solution procedure based on genetic algorithms (GA) to find the set of Pareto-optimal solutions for multi-objective DLBP. In order to reach more Pareto-optimal solutions and to improve the quality of such solutions, several properties such as different fitness evaluation approaches, repair algorithms and a diversification strategy are implemented in the proposed solution procedure and their effects on the performance of GA are investigated. To measure the effectiveness of the proposed GA, a goal programming model based on the proposed non-linear binary integer programming model for multi-objective optimization of stochastic DLBP is developed. GA and goal programmimg model are tested on different sized problems and the results are compared to each other. Computational results show that high quality solutions on test problems are obtained in a reasonably short time with the proposed GA.