İki taraflı montaj hattı dengeleme probleminde öğretme-öğrenme tabanlı optimizasyon algoritması ve grup atama yöntemi kullanımı

Montaj hattı dengeleme modern üretim sistemlerinde verimlilik artışı ve maliyetlerin azaltılması açısından son derece önemli bir rol oynamaktadır. Gerekli işler, operasyon zamanları ve belirli atama kısıtları dikkate alınarak, bir ya da daha fazla amacı optimize edecek şekilde işlerin ardışık istasyonlara atanması problemi Montaj Hattı Dengeleme Problemi (MHDP) olarak adlandırılır. Gerçek hayattaki çalışma koşulları ve uygulanan üretim yöntemlerine bağlı olarak montaj hattı sistemleri geniş ölçüde çeşitlilik göstermektedir. Son elli yılı aşkın bir süredir artan sayıda araştırmacı MHDP'leri üzerinde çalışmasına rağmen, uygulamaya yönelik ek kısıtlar içeren gerçek hayat montaj sistemleri literatürde yeteri kadar ele alınmamıştır. Bu tezde, endüstriyel sistemlerde sıklıkla karşılaşılan bir takım ek atama kısıtları içeren iki-taraflı bir montaj hattı dengeleme problemi üzerinde çalışılmıştır. İlk olarak, sezgisel bir yaklaşım olan Grup Atama Prosedürü kullanılarak problem çözülmüştür. Daha sonra, son zamanlarda mekanik tasarım problemleri için geliştirilen ve çeşitli mühendislik problemlerine uygulanmış olan Öğretme-Öğrenme Tabanlı Optimizasyon (TLBO) Algoritması kullanılmıştır. Uygulama sonuçları hat etkinliği açısından karşılaştırılmış ve elde edilen çözüm yapısı istasyonlara atanan iş yükleri ile birlikte sunulmuştur.