Akış tipi çizelgeleme problemlerinin genetik algoritma ile çözüm performansının artırılmasında deney tasarımı uygulaması

Bu makalede, optimum çözümü zor olan (NP-zor), çok makinalı akış tipi çizelgeleme problemlerinin genetik algoritma ile çözüm performansının artırılmasına yönelik bir çalışma yapılmıştır. Genetik algoritmanın optimum veya optimuma yakın çözüme ulaşma performansını etkileyen; başlangıç popülasyonu; üreme, çaprazlama ve mutasyon operatörleri ile çaprazlama ve mutasyon oranları gibi parametrelerin uygun değerlerinin belirlenmesine çalışılmıştır. Parametrelerin ayrı ayrı değerlendirilmesi ile bulunan en iyi iki parametre değeri, ve yukarıdaki parametreler kullanılarak Taguchi yöntemi ile iki seviyeli, altı faktörlü deney tasarımı yapılmıştır. Turbo paskal programlama dilinde hazırlanan genetik algoritma programı ile akış tipi çizelgeleme problemleri için bilinen (Carlier,1978) beş ayrı problem üzerinde toplam 1000 adet deney yapılmıştır. Bu deneyler sonucunda akış tipi çizelgeleme problemlerinin GA ile çözümünde etkili olan parametreler ile GA'nın çözüm performansını artıracak parametre setlerinin belirlenmesi amaçlanmıştır.

In this study, the solution performance of genetic algorithms in flowshop scheduling problem area which is known as NP-hard class is tried to be improved. Because that the performance of the algorithm depends on the control parameters, such as number of initial population, reproduction operators, crossover operators, mutation operators, rate of crossover and mutation rate, the optimal set of control parameters is tried to be optimized to achieve the optimal or suboptimal solution. Firstly, the best two parameter values found by evaluating the parameters individually and they are used in design of experiments as bi-level and six factors for multi-machine problems. Five benchmark flow-shop scheduling problems from literature were solved with 1000 runs on the genetic algorithms program made by using Turbo Pascal programming language. As the result öf experiments, the parameters affecting the solution performance of GA for flow-shop scheduling problems and optimal parameter sets of GA are determined.

PDF

___

1. ACAR, N., 1985. Malzeme İhtiyaç Planlama Sistemi. Milli Prodüktivite Merkezi Yayınları, Ankara.
2. ACAR, N., 1989. Üretim Planlaması Yöntem ve Uygulamaları. Milli Prodüktivite Merkezi Yayınları, Ankara.
3. ACAR, N., 1991. Malzeme İhtiyaç Planlaması Sistemi. Milli Prodüktivite Merkezi Yayınları, 2.Baskı, Ankara.
4. AXSATER, S., 1986. Evalution of Lot Sizing Techniques. International Journal of Production Research, 24(1): 51-57.
5. BAHL, H.C.,RITZMAN, L.P.,GUPTA, J.N.D., 1986. Determining Lot Sizes and Resource Requirements: A Review. Operation Research, 34(3): 330-345.
6. BARUTÇUGİL, İ.S., 1988. Üretim Sistemi ve Yönetim Teknikleri, Uludağ Üniversitesi yayınları, Bursa.
7. BAYHAN, G.M., 1999. Implementation and Evaluation of an MRP II Software Package in a Sanitaryware Company. Production and Inventory Management, (4): 41-47.
8. BREGMAN, R.L., 1991a. Selecting among MRP Lot-sizing Methods for Purchase Components when the Planning Horizon is Limited. Production and Inventory Management, (2): 32-39.
9. COSGROVE, W.J.,WESTERMAN, R.R., KNOX J.E., 1993. Optimal Discrete Lot Sizing: A convenient Approach. Production and Inventory Management, (3):14-18.
10. ÇETİNKAYA, T., 1988. Malzeme İhtiyaç Planlaması. Seri Üretimde Üretim Planlama Semineri, TÜSSİDE, Kocaeli.
11. DILTS, D.M., 1991. The Sensitivity of Set-up Cost Estimation on the Problem of Joint Lot Sizing and Scheduling. International Journal of Production Research, 29(1): 77-93.
12. DREXL, A., KIMMS, A., 1997. Lot Sizing and Scheduling- Survey and Extensions. European Journal of Operational Research, 221-235.
13. GARDINER, S.C., BLACKSTONE, J. H., 1993. Impact of Lot sizing on the Financial Performance of Dispatching Techniques in an MRP-planned Fabrication and Assembly Environment. International Journal of Production Research, 31(7):1595-1610.
14. GUPTA, S.M. & BRENNAN, L., 1992a. Lot Sizing and Backordering In Multi-Level Product Structures. Production and Inventory Management, (1): 27-34.
15. GUPTA, S.M., BRENNAN, L., 1992b. Heuristic and Optimal Approaches to Lot Sizing Incorporating Backorders: An Emprical Evalution. International Journal of Production Research, 30(12): 2813-2824.
16. GUPTA Y.P., KEUNG, Y.K., GUPTA, M.C., 1992. Comparative Analysis of Lot Sizing Models for Multi-Stage Systems: A Simulation Study. International Journal of Production Research, 30(4):695-716.
17. HADDOCK, J., HUBICKI, D.E., 1989. Which Lot-Sizing Techniques are used in Material Requirements Planning?. Production and Inventory Management Journal, 30(3): 53- 56.
18. NARASIMHAN, S.L., McLEAVEY, D.W., BILLINGTON, P.J., 1995. Production Planning and Inventory Control, Prentice Hall International, New York.
19. ORLICKY, J. A., 1975. Material Requirements Planning, The New Way of Life in Production and Inventory Management, McGraw-Hill, New York.
20. SANCHEZ, S.D., TRIANTAPHYLLOU, E., WEBSTER, D.N., LIAO T.W., 2001. A Study of The Total Inventory Cost as a Function of The Reorder Interval of Some Lot Sizing Techniques Used in MRP Systems. Computers&Industrial Engineering Journal (Yayınlanmamış).
21. ŞENYİĞİT, E., 2001. Malzeme İhtiyaç Planlama Sistemlerinde (MRP) En Çok Kullanılan Sipariş Büyüklüğü Belirleme Yöntemleri ile Yeni Bir Sezgisel Algoritmanın Karşılaştırılması,Yüksek Lisans Tezi, Adana.
22. YEUNG, J.H.Y., WONG, W.C.K., MA, L., 1998. Parameters Affecting the Effectiveness of MRP Systems: A review. International Journal of Production Economics, 36, (2), 313-320.
23. ZHAO, X., GOODALE, J.C., LEE, T.S., 1995. Lot-sizing Rules and Freezing the MPS in Material Requirements Planning Systems under Deterministic Demand. Production Planning and Control, 7(2):144-161.
24. ZHAO, X., LAM, K., 1997. Lot sizing Rules and Freezing The Master Production schedule in Material Requirements Planning Systems. International Journal of Production Economics, 53, 281-305.

ISSN: 1300-3410
Yayın Aralığı: Yılda 3 Sayı
Başlangıç: 1989
Yayıncı: TMMOB MAKİNA MÜHENDİSLERİ ODASI

Arşiv

Sayıdaki Diğer Makaleler

Akış tipi çizelgeleme problemlerinin genetik algoritma ile çözüm performansının artırılmasında deney tasarımı uygulaması

Alpaslan FIĞLALI, Orhan ENGİN