Yedek parça envanter ve bakım politikalarının birlikte optimizasyonunda melez genetik algoritmalar

Genelde endüstride bakım ve yedek parça envanter politikaları birbirlerinden bagımsız veya sıralı olarak degerlendirilir. Ancak yedek parçaların envanter düzeyleri bakım politikalarıyla yakından ilgili oldugundan, bu problemlerin es zamanlı olarak ele alınması daha dogru bir uygulamadır. Bu çalısmada, bir imalat sisteminin koruyucu bakım ve yedek parça envanter politikalarının birlikte optimizasyonu için melez genetik algoritmaları kullanan bir simulasyon optimizasyonu yaklasımı önerilmistir. Melez genetik algoritma, benzetimli tavlama yönteminin olasılıklı kabul kuralının genetik algoritma yapısı içinde kullanılması ile olusturulmustur. En iyi bakım ve yedek parça envanter politikalarını belirlemek üzere gelistirilen melez genetik algoritmanın performansını degerlendirmede bir maliyet fonksiyonu önerilmis ve bu fonksiyona iliskin hesaplamalar söz konusu imalat sisteminin bakım ve yedek parça envanter özelliklerini detaylı olarak yansıtan bir simulasyon modeli yardımıyla gerçeklestirilmistir. Ayrıca; önerilen melez genetik algoritmanın performansını daha da iyilestirmek üzere bir dizi deneyler yapılmıs ve populasyon büyüklügü, çaprazlama oranı, mutasyon oranı gibi genetik algoritma parametreleri için en uygun degerler belirlenmistir. Son olarak da çesitli deneysel kosullar altında saf ve melez genetik algoritmaların performansları karsılastırılmıstır.