Selcuk University Digital Archive Systems

Operasyonel sabit iş çizelgeleme problemlerinin genetik algoritmalar ile çözümü

Show simple item record

dc.contributor.advisor Engin, Orhan
dc.contributor.author Kaya, Serkan
dc.date.accessioned 2017-12-20T11:19:54Z
dc.date.available 2017-12-20T11:19:54Z
dc.date.issued 2006-12-27
dc.identifier.citation Kaya, S. (2006). Operasyonel sabit iş çizelgeleme problemlerinin genetik algoritmalar ile çözümü. Selçuk Üniversitesi, Yayımlanmış yüksek lisans tezi, Konya. tr_TR
dc.identifier.uri http://hdl.handle.net/123456789/7332
dc.description.abstract Sabit iş çizelgeleme; sabit bir başlangıç zamanından, sabit bir bitiş zamanına tamamlanması gereken işlerin, belirli sayıda makinelerin bulunduğu bir vardiyada işlerin çizelgelenmesi olarak tanımlanmaktadır. Sabit iş çizelgeleme problemlerinde; belirli sayılarla ağırlıklandırılmış işler içinden maksimum sayıda işlerin prosese girmesi amaçlı çizelgelemesi, operasyonel sabit iş çizelgeleme olarak tanımlanmaktadır. Bu çalışmada, polinomiyel olmayan-zor (NP-hard) operasyonel sabit iş çizelgeleme problemlerinin genetik algoritma ile çözüm performansının artırılmasına yönelik bir uygulama yapılmıştır. Bouzina ve Emmons (1996) tarafından geliştirilen algoritma ve genetik algoritma çözümleri için Delphi programlama dilinde yazılım yapılmıştır. Operasyonel sabit iş çizelgeleme problemleri için literatüre uygun olarak toplam 324 adet problem seti oluşturulmuştur. Genetik algoritma çözümlerinde; başlangıç populasyonu, çaprazlama ve mutasyon oranları literatüre uygun olarak seçilmiştir. Genetik Algoritma çözümleri, Bouzina ve Emmons (1996) algoritması çözümleri ile karşılaştırılmıştır. Genetik algoritma çözümlerinin Bouzina ve Emmons (1996) tarafından geliştirilen algoritmaya göre daha iyi olduğu görülmüştür. tr_TR
dc.description.abstract Fixed job scheduling is defined as the arrangement of the jobs with a fixed start time and a deadline in a shift having a particular number of machines. In fixed job scheduling problems, scheduling a set of jobs among the jobs weighted with defined values in order to maximize the number of jobs for processing is described as operational fixed job scheduling. In this study, an application toward increasing the performance of Genetic algorithm solution to non-polynomial NP-hard operational fixed job scheduling problems is realized. Programs for the algorithm of Bouzina and Emmons (1996) and the Genetic algorithm solutions are written in Delphi Language. For the operational fixed job scheduling problems, a total of 324 problem set suiting the literature is created. In genetic algorithm solution, parameter optimization for start population, crossing and mutation rates are selected such as literature. Genetic algorithm solutions are compared to the algorithm solutions of Bouzina and Emmons (1996). The results show that genetic algorithm solutions give better results than the algorithm by Bouzina and Emmons (1996) does. tr_TR
dc.language.iso tur tr_TR
dc.publisher Selçuk Üniversitesi Fen Bilimleri Enstitüsü tr_TR
dc.subject Sabit iş çizelgeleme tr_TR
dc.subject Fixed job scheduling tr_TR
dc.subject Operasyonel sabit iş çizelgeleme tr_TR
dc.subject Operational fixed job scheduling tr_TR
dc.subject Genetik algoritma tr_TR
dc.subject Genetic algorithm tr_TR
dc.subject Bouzina ve Emmons algoritması tr_TR
dc.subject Bouzina and Emmons algorithm tr_TR
dc.title Operasyonel sabit iş çizelgeleme problemlerinin genetik algoritmalar ile çözümü tr_TR
dc.title.alternative Solving the operational fixed job scheduling problems with genetic algorithms tr_TR
dc.type Thesis tr_TR


Files in this item

This item appears in the following Collection(s)

Show simple item record

Search DSpace


Advanced Search

Browse

My Account