Geçmiş sıra bağımlı zaman tabanlı öğrenme etkisi altında çizelgeleme problemleri
Scheduling problems under the past sequence dependent time based learning effect
Yazar: MİNE TEMEL
Danışman: PROF. DR. MEHMET DURAN TOKSARI
Erciyes Üniversitesi / Fen Bilimleri Enstitüsü / Endüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı
Derece: Yüksek Lisans, 2019
Konu: Endüstri ve Endüstri Mühendisliği = Industrial and Industrial Engineering

Özet:
Son yıllarda çizelgeleme problemlerinde öğrenme etkisi giderek artan bir öneme sahiptir. Daha sonra çizelgelenen belirli bir ürünün üretim süresi, kendisinden daha önce çizelgelenen ürüne kıyasla daha kısadır. Bu fenomen literatürde "öğrenme etkisi" olarak bilinir. Çizelgeleme problemleri için öğrenme etkisinin kullanımında genel varsayım, tüm işlerin benzer olmasıdır. Fakat gerçek hayatta çizelgeleme ortamında tüm işler değil, sadece bazı işlerin benzer olması ihtimali daha yüksektir. Bu varsayımdan yola çıkılarak bir işin öğrenme etkisi kendinden önce çizelgelenen sadece benzer işlerin işlem zamanları toplamına bağlıdır denebilir. 
Bu çalışmada, üretim ortamındaki tüm işlerin değil sadece bazı işlerin benzer olduğu varsayımı altında geçmiş sıra bağımlı, zaman tabanlı öğrenme etkisi ile çizelgeleme problemlerinin matematiksel modeli ele alınmıştır. Ele alınan matematiksel modelin tek makineli çizelgeleme ortamlarında maksimum tamamlanma zamanı (C_max), toplam tamamlanma zamanı (∑▒C), tamamlanma zamanlarının mutlak farklarının (TADC) minimizasyonu performans ölçütlerinin, geliştirilen tabu tavlama benzetimi meta sezgiseli ile en iyilenmesi hedeflenmiştir.
Rassal üretilmiş veri setleri ile tabu tavlama benzetimi meta sezgiseli ve Lingo17.0 ortamında matematiksel model üç performans ölçütü için çalıştırılmıştır. Algoritmanın performansını ölçmek amacıyla elde edilen sonuçlar karşılaştırılmıştır. Bu sonuçlara göre n=10 iş olan veri setlerinde algoritmanın nispi hata oranı C_max için 0.004, ∑▒C için 0.011, TADC için 0.003olarak bulunmuştur. n=20 iş olan veri setlerinde ise C_max için 0.0055, ∑▒C için 0.039, TADC için 0.063 olarak bulunmuştur.
Anahtar Kelimeler: 	Çizelgeleme, Öğrenme etkisi, Geçmiş sıra bağımlı zaman tabanlı öğrenme etkisi, Tavlama benzetimi, Tabu listesi, Maksimum tamamlanma zamanı, Toplam tamamlanma zamanı, Tamamlanma zamanlarının mutlak farklarının toplamı

Abstract:
In recent years, the effect of learning has become increasingly important in scheduling problems. The production time of a given product is shorter if it is scheduled later, rather than earlier in the sequence. This phenomenon is known in the literature as a "learning effect". The common assumption in using the learning effect for scheduling problems is that all jobs are similar. However, in a real-life production environment, it is more likely that only some of jobs are similar, not all of them. Based on this assumption, it is said that the learning effect of a job depends only on the sum of the processing times of similar jobs that are scheduled before.
In this study, the mathematical model of scheduling problems under the past sequence dependent time based learning effect is discussed with the assumption that not all jobs in the production environment are similar but some jobs. It is aimed to minimize the performance criteria that are maximum completion time (C_max), total completion time (∑▒C), total absolute differences completion time (TADC) of the given mathematical model via taboo simulated annealing algorithm.
Solutions of the randomly generated data sets of three performance criteria of the mathematical model were obtained via taboo annealing simulation algorithm and also Lingo 17.0. These results were compared in order to measure the performance of the algorithm. According to the results obtained, relative error rates of performance criteria for n=10 has been found 0.004 for〖 C〗_max, 0.011 for  ∑▒C, 0.003 for TADC. Relative error rates of performance criteria for n=20 has been found 0.0055 for C_max, 0.039 for ∑▒C, 0.063 for TADC.
Keywords: 	Scheduling, Learning effect, Time-based learning effect, Past sequence dependent, Simulated annealing, Taboo search, Taboo list, Maximum completion time, Total completion time, Total absolute differences of completion time