Akış Tipi Çizelgeleme Problemlerinin Genetik Algoritma Yardımı ile Çözümünde Uygun Çaprazlama Operatörünün Belirlenmesi

Basit Öğe Kaydı
dc.contributor.authorEngin, Orhan
dc.contributor.authorFığlalı, Alpaslan
dc.date.accessioned2020-03-26T16:37:52Z
dc.date.available2020-03-26T16:37:52Z
dc.date.issued2002
dc.departmentSelçuk Üniversitesien_US
dc.description.abstractBu çalışmada tamamlanma zamanı (Cmax) kriterli akış tipi çizelgeleme problemlerinin Genetik algoritma yardımı ile çözümünde uygun çaprazlama operatörünün belirlenmesine çalışılmıştır. Genetik algoritmanın çözüm performansını önemli ölçüde etkileyen parametrelerden birisi olan çaprazlama operatörünün akış tipi çizelgeleme problemleri için en etkinini belirlemek amacıyla bu tip problemlerin çözümüne uygun olan altı ayrı çaprazlama operatörü; işlem süreleri [1-1000] dakika aralığında üniform dağılıma göre rassal olarak oluşturulan iki makine-çok iş ve J. Carlier (1978) tarafından geliştirilen ve işlem süreleri [1- 1000] dakika aralığında değişen çok makine-çok iş problemleri üzerinde test edilmiştir. Etkin çaprazlama yönteminin makine sayısına bağlı olarak değiştiği belirlenmiştir.en_US
dc.description.abstractIn this study crossover operators of Genetic Algorithms are tested for flowshop scheduling problems which are in NP-hard class and the most effective operator is determined. Six crossover operators are tested on different scaled flowshop scheduling problems with long processing times. Problems are examined in two categories: 2 machine and multi machine problems. In 2-machine problems six different scaled problems were used which are produced randomly. For multi-machine problems seven different scaled reference problems were used which are produced by J. Carlier. The most effective crossover operators are determined for both categories according to the results of 2050 experiments.en_US
dc.identifier.citationEngin, O., Fığlalı, A., (2002). Akış Tipi Çizelgeleme Problemlerinin Genetik Algoritma Yardımı ile Çözümünde Uygun Çaprazlama Operatörünün Belirlenmesi. Doğuş Üniversitesi Dergisi, (6), 27-35.
dc.identifier.endpage35en_US
dc.identifier.issn1302-6739en_US
dc.identifier.issn1308-6979en_US
dc.identifier.issue6en_US
dc.identifier.startpage27en_US
dc.identifier.urihttp://www.trdizin.gov.tr/publication/paper/detail/TVRjd016TT0=
dc.identifier.urihttps://hdl.handle.net/20.500.12395/17722
dc.indekslendigikaynakTR-Dizinen_US
dc.institutionauthorEngin, Orhan
dc.language.isotren_US
dc.relation.ispartofDoğuş Üniversitesi Dergisien_US
dc.relation.publicationcategoryDiğeren_US
dc.rightsinfo:eu-repo/semantics/openAccessen_US
dc.selcuk20240510_oaigen_US
dc.subjectAkış tipi çizelgelemeen_US
dc.subjectGenetik Algoritma
dc.subjectÇaprazlama Operatörü
dc.subjectParametre Optimizasyonu
dc.subjectFlowshop Scheduling
dc.subjectParameter Optimization
dc.subjectGenetic Algorithm
dc.subjectCrossover Operator
dc.titleAkış Tipi Çizelgeleme Problemlerinin Genetik Algoritma Yardımı ile Çözümünde Uygun Çaprazlama Operatörünün Belirlenmesien_US
dc.typeOtheren_US

Dosyalar

Orijinal paket
Listeleniyor 1 - 1 / 1
Küçük Resim
İsim:
figlali.pdf
Boyut:
154.59 KB
Biçim:
Adobe Portable Document Format
Açıklama:
Makale Dosyası
İndir

Koleksiyon

TR-Dizin İndeksli Yayınlar Koleksiyonu
Endüstri Mühendisliği Bölümü/Makale Koleksiyonu