Çok amaçlı esnek atölye tipi çizelgeleme problemlerinin geliştirilmiş parçacık sürü optimizasyonu ile çözümüne yönelik model önerileri
Model proposals for the solution of scheduling problems of multi objective flexible job shop with improved particle swarm optimization
Yazar: SERKAN KAYA
Danışman: PROF. DR. NİLGÜN FIĞLALI
Kocaeli Üniversitesi / Fen Bilimleri Enstitüsü / Endüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı
Derece: Doktora, 2014
Konu: Endüstri ve Endüstri Mühendisliği = Industrial and Industrial Engineering
Dizin: Çok kriterli optimizasyon = Multi criteria optimization ; Üretim çizelgelemesi = Production scheduling

Özet:
Modern üretim sistemlerinde, etkin üretim planlama faaliyetleri önemlidir. Esnek atölye tipi çizelgeleme (EATÇ) problemi, gerçek yaşam problemleri sınıfında yer alan, klasik atölye tipi çizelgeleme problemlerinin genişletilmiş halidir. EATÇ Problemlerinin çözümünde karşılaşılan en temel problemlerden biri; işlerin hangi sırayla işleneceği, diğeri ise; her işin işlenebileceği birden fazla aday makine olması nedeniyle, bu işlerin hangi makinelerde işleneceğidir. Bu tür problemlerin çözümü için literatürde hiyerarşik ve bütünleşik olmak üzere 2 çözüm yaklaşımı vardır. Bütünleşik yaklaşımda işlerin sıralanması ve makine atamaları eş zamanlı gerçekleştirilirken, hiyerarşik yaklaşımda sıralama ve atama işlemleri birbirinden bağımsız olarak gerçekleştirilmektedir. EATÇ Problemlerinin çok amaçlı optimize edilmesine yönelik literatürde sınırlı sayıda çalışma vardır. Bu çalışmada EATÇ problemlerinin çok amaçlı çözümüne yönelik bütünleşik ve hiyerarşik olmak üzere 2 farklı çok amaçlı model önerisi yapılmıştır. Parçacık sürü optimizasyonu algoritmasına yerel arama sezgiselinin melezlenmesiyle elde edilen her iki model çok amaçlı hale getirilmiştir. Problem öncelikle literatürde en çok çalışılan amaç gruplarından, maksimum tamamlanma zamanı, toplam makine iş yükü ve maksimum makine iş yükü olmak üzere 3 amaçlı çözülmüş ve pareto sonuçlar alınmıştır. Elde edilen sonuçlar literatürde diğer yöntem sonuçlarıyla karşılaştırılarak önerilen modellerin etkinliği gösterilmiştir. Ayrıca, gecikme ölçütünün dâhil edildiği çok amaçlı EATÇ problemleri için sınırlı sayıda çalışma yapılmıştır. Bu nedenle, aynı problem seti, maksimum tamamlanma zamanı, toplam tamamlanma zamanı ve toplam gecikme olmak üzere yeni 3 amaçlı ölçütler için çözülmüştür. Bu çözümlere ait pareto optimal sonuçlar da sunulmuştur.

Abstract:
Effective production planning activity is important in modern production systems. Flexible job shop scheduling problem is the extended version of classical job shop scheduling which takes part in real life problems class. One of the major problems in solving the flexible job shop scheduling problems is the order of the processes and the other one is the selection of the machine because one process can be completed by more than one machine. Two solution approaches take part in literature: hierarchical and integrated. In integrated approach ordering the processes and selection of machines is done simultaneously while in hierarchical approach ordering and selection are done independent of each other. There are limited numbers of works concerning multi objective optimization of flexible job shop scheduling problems. Aimed at solving flexible job shop scheduling problems in a multi objective way, two multi objective models were suggested in the study, one integrated and one hierarchical. Both models were rendered as multi-objective models by interbreeding particle swarm optimization algorithm to local search intuitional. Problem was firstly solved aiming at three objectives which belong to the most sought objective groups in the literature and include the makespan, the total workload of all machines and maximum workload of all machines. Also, pareto results were obtained. Results were compared to other method's results and the efficiency of the proposed methods. Also, there has been limited number of work concerning multi objective flexible job shop scheduling problems which include tardiness criteria. Therefore, same set of problems was solved according to makespan, total completion time and total tardiness. Pareto optimal is presented in results.