Paralel istasyon atamalı karışık tipli montaj hattı dengeleme probleminin melez genetik algoritma ile çözümü

Bu tezde, 1.tip karışık tipli montaj hattı dengeleme problemi ele alınmaktadır. Bu problem, maliyet veya kapasite tabanlı bir amaç fonksiyonunu optimize ederken, önceden belirlenen bir çevrim zamanına göre minimum istasyon sayısını bulma problemidir. Çeşitli çözüm yöntemleri, karışık tipli montaj hattı dengeleme problemine çözüm aramak amacıyla kullanılmışlardır. Problemin NP-Hard yapısından dolayı büyük ölçekli problemlerin çözümünde kesin sonuç veren algoritmalar etkili olamamakta ve arama algoritmaları da büyük ölçekli problemlerde çözüm uzayını etkili bir şekilde arama konusunda yetersiz kalabilmektedirler. Bu dezavantajın üstesinden gelebilmek için son yıllarda meta-sezgisellerin çeşitli algoritmalar ile kombinasyonu birçok çalışma tarafından ele alınmıştır. Bu yaklaşımlar melez meta-sezgiseller olarak adlandırılmaktadırlar.Bu tez çalışmasının temel amacı 1.tip karışık tipli montaj hattı dengeleme probleminin çözümü için genetik algoritma tabanlı hibrit bir algoritma sunmaktır. Önerilen metod, paralel istasyon ataması ve zoning kısıtları gibi gerçek karışık tipli montaj hatlarının bazı belirgin özelliklerini ele almaktadır. Melez genetik algoritmanın elde edilmesi için bilinen üç sezgisel algoritma, Kilbridge ve Wester Sezgiseli, Moodie ve Young Metodunun I. Aşaması ve RPWT, kullanılmıştır. Bu sezgisellerin orjinal versiyonları tek bir ürün tipinin üretildiği basit montaj hattı dengeleme problemlerinin çözümünde paralel istasyon ataması ve zoning kısıtları göz önünde bulundurulmadan kullanılmaktadır. Bu üç sezgiselden, Moodie ve Young Metodunun I. Aşaması ve Kilbridge ve Wester Sezgiseli karışık tipli montaj hatlarında kullanılabilecek şekilde modifiye edilmiş ve RPWT nin modifiye edilmiş versiyonu literatürden alınmıştır. Sonrasında modifiye edilmiş bu sezgisellerin, genetik algoritmanın ve önerilen melez genetik algoritmanın performansını test etmek için karşılaştırmalı deneyler 20 adet 1.tip karışık tipli montaj hattı dengeleme problemi kullanılarak yapılmıştır. Önerilen melez genetik algoritma diğer sezgisellerden ve genetik algoritmadan daha iyi sonuç vermektedir. ANTBAL ile aynı performansı göstermesine rağmen daha az hesaplama gerektirmektedir.