DoktoraAçık Erişim

Üretim çizelgelemesinde yapay sinir ağlarına dayalı en iyileme

2006
0 görüntülenme
0 i̇ndirme
Danışman: Prof. Dr. Günhan Miraç Bayhan

Özet (TR)

Çizelgeleme problemlerinin çözümü ve modellenmesi için literatürde matematiksel programlama, sevk etme kuralları, uzman sistemler ve komşu arama yaklaşımları gibi çok sayıda yaklaşım rapor edilse de yapay sinir ağları son on yılda çizelgeleme problemlerinin çözümü için kullanılma konusunda yoğun ilgi görmüştür. Bu araştırmanın amacı, iki farklı çizelgeleme problemiyle uğraşmak için yapay sinir ağlarından yararlanmaktır. Dikkate alınan ilk problem maksimum tamamlanma süresini minimum yapma amacına sahip klasik özdeş makine çizelgeleme problemidir. Problemin çözümü için zamanla değişen katsayılara sahip ceza fonksiyonu yaklaşımı kullanan dinamik gradyan tip sinir ağı önerilmiştir. Önerilen yaklaşım kullanılarak farklı boyuttaki çizelgeleme problemleri için elde edilen benzetim sonuçları, en uzun işlem süresi kuralı sonuçları ve en iyi çözümler ile karşılaştırılmıştır. İkinci problem, ağırlıklandırılmış erken bitirme ve gecikme toplamını minimize etmek için özdeş olmayan makineler üzerinde sıra bağımlı hazırlık süreleri ve farklı teslim süreleri içeren bağımsız işler setinin çizelgelenmesidir. Problemin orijinal karışık tam sayı formülasyonu, ilk pozisyona aynı anda iki iş atanmasının önlenmesi için bir kısıt eklenerek değiştirilmiştir. Bu problem için iki maksimum, 3 parçalı doğrusal, 1 tane log-sigmoid sinir ağından oluşan birbirine bağlı sinir ağı modeli önerilmiştir. Önerilen yaklaşım bir çizelgeleme probleminde test edilmiş ve sonuçlar doğrusal programlama çözümleyicisinin en iyi sonuçları ile karşılaştırılmıştır.

Yazar

Dr. Derya Eren Akyol

Bu Yayına Nasıl Atıf Yapılır

Derya Eren Akyol (Doktora Tezi). Üretim çizelgelemesinde yapay sinir ağlarına dayalı en iyileme, 2006, Dokuz Eylül University.

Lisans

Tüm Hakları Saklıdır

Bu eser belirtilen lisans koşulları altında paylaşılmaktadır.

Dokuz Eylül University tezlerinden daha fazlası