Dağıtım kaynakları planlamasında (DRP) sipariş büyüklük ve zamanlarının genetik algoritma ile belirlenmesi
Lot sizing and lot times with genetic algorithm in the distribution planning system (DRP)
Yazar: TİMUR KESKİNTÜRK
Danışman: Y.DOÇ.DR. MEHPARE TİMOR
İstanbul Üniversitesi / Sosyal Bilimler Enstitüsü / İşletme Ana Bilim Dalı / Sayısal Yöntemler Bilim Dalı
Derece: Yüksek Lisans, 2004
Konu: İşletme = Business Administration

Özet:
ÖZ Bu tez çalışmasında, sipariş büyüklüklerinin belirlenmesinde kullanılan yöntemler incelenmiştir. Bu yöntemlere alternatif olarak, genetik algoritma ile sipariş büyüklüklerinin belirlenmesi yöntemi önerilmiştir. Optimizasyon problemlerinde uygulanan ve sadece amaç fonksiyonu gerektiren genetik algoritmanın uygulanması için öncelikle dağıtım planına ait matematiksel fonksiyon oluşturulmuştur. Genetik algoritmanın mevcut seçim, çaprazlama ve mutasyon operatörlerine ilaveten problemin yapısına uygun ve çözümü kolaylaştırıp hızlandıracak yeni operatörler geliştirilmiştir. Geleneksel yöntemler ve önerilen yöntem bir örnek problem üzerinde uygulanmış, sonuçlar karşılaştırılmıştır. Sonuçlar incelendiğinde geleneksel yöntemlerden en iyi sonucu veren yöntemlerle aynı sonuca ulaşıldığı görülmüştür. Genetik algoritmanın problem yapısındaki değişiklikler sonucunda, yapılması gereken ayarlamalar ve artan hesaplama güçlükleri açısından daha esnek bir yapıya sahip olduğu görülmüştür. ABSTRACT In this thesis, methods used to determine order quantity are examined. As an alternative to these methods, genetic algorithm is used to determine order quantity. In order to implement the method applied to optimization problems wich require only objective function, mathematical function related to the distributions plan is formed. New operators in addition to simple genetic algorithm's selection, crossover and mutation operators are developed to speed up the problem. Traditional methods and genetic algorithm is applied to the same problem and the results are compared. When the results are examined it is realised that the optimal solution found by the traditional methods is achieved. It is seen that genetic algorithm has a flexible structure in relation to the modifications made in the problem resulting changes in the problem and problem's computational complexity. 11

Abstract:
ÖZ Bu tez çalışmasında, sipariş büyüklüklerinin belirlenmesinde kullanılan yöntemler incelenmiştir. Bu yöntemlere alternatif olarak, genetik algoritma ile sipariş büyüklüklerinin belirlenmesi yöntemi önerilmiştir. Optimizasyon problemlerinde uygulanan ve sadece amaç fonksiyonu gerektiren genetik algoritmanın uygulanması için öncelikle dağıtım planına ait matematiksel fonksiyon oluşturulmuştur. Genetik algoritmanın mevcut seçim, çaprazlama ve mutasyon operatörlerine ilaveten problemin yapısına uygun ve çözümü kolaylaştırıp hızlandıracak yeni operatörler geliştirilmiştir. Geleneksel yöntemler ve önerilen yöntem bir örnek problem üzerinde uygulanmış, sonuçlar karşılaştırılmıştır. Sonuçlar incelendiğinde geleneksel yöntemlerden en iyi sonucu veren yöntemlerle aynı sonuca ulaşıldığı görülmüştür. Genetik algoritmanın problem yapısındaki değişiklikler sonucunda, yapılması gereken ayarlamalar ve artan hesaplama güçlükleri açısından daha esnek bir yapıya sahip olduğu görülmüştür. ABSTRACT In this thesis, methods used to determine order quantity are examined. As an alternative to these methods, genetic algorithm is used to determine order quantity. In order to implement the method applied to optimization problems wich require only objective function, mathematical function related to the distributions plan is formed. New operators in addition to simple genetic algorithm's selection, crossover and mutation operators are developed to speed up the problem. Traditional methods and genetic algorithm is applied to the same problem and the results are compared. When the results are examined it is realised that the optimal solution found by the traditional methods is achieved. It is seen that genetic algorithm has a flexible structure in relation to the modifications made in the problem resulting changes in the problem and problem's computational complexity. 11