Mathematical models and heuristic algorithmsfor the order acceptance and schedulingproblems

Sipariş üzerine çalışan üretim sistemlerinde, üreticiler genellikle nihai ürün için önceden envanter tutmazlar; bu da, tüm siparişleri zamanında tamamlayabilmek için üretim kapasitesinin verimli bir şekilde kullanılmasını gerektirir. Ancak müşterilerin, siparişlerin dağıtım süresi ile ilgili talepleri sıkılaştıkça, kapasitenin kısıtlı olmasından dolayı tüm siparişleri zamanında tamamlamak mümkün olmayabilir. Bu durumda, üreticiler bazı siparişleri reddetmek zorunda kalır ve hangi siparişlerin kabul edileceğine ve kabul edilen siparişlerin çizelgelemesine eşzamanlı olarak karar vermek gerekir. İlgili problem literatürde, sipariş kabulü ve çizelgeleme problemi olarak adlandırılmaktadır. Bu tezde, siparişlerin serbest kalma zamanlarını ve siparişler arasındaki sıraya bağlı hazırlama sürelerini de içeren ve kabul edilen siparişleri ve bunların çizelgelemesini belirleyerek geliri enbüyükleyen genelleştirilmiş sipariş kabulü ve çizelgeleme problemini çalıştık. Genelleştirilmiş sipariş kabulü ve çizelgeleme problemi için, karışık tamsayı programlama modeli, kısıt programlama modeli ve yeni bir gevşetilmiş zaman indeksli model formülasyonu, değişken komşu arama ve tabu arama algoritmalarını bünyesinde barındıran bir mat-sezgisel algoritma sunulmuştur. Sayısal deneyler önerilen modellerin literatürdeki modellerden daha az eniyilik boşluğu ile sonuçlandığını gösterirken, önerilen mat-sezgisel algoritmanın da önerilen modellerden ve literatürdeki en gelişkin algoritmalardan daha iyi sonuç verdiğine işaret ediyor. Tezin bir sonraki aşamasında, sipariş kabulü ve çizelgeleme problemi, ürünlerin öbekler halinde dağıtılmasını da dahil ederek genişletilmiştir. Bu genişletilmiş problemde, siparişler tek tek gönderilmek yerine, pratikte daha sıklıkla gözlenildiği gibi, öbekler halinde gönderilmektedir. Bu problemin çözümü için, ele alınan ilk problem için geliştirilen matematiksel modeller bu probleme de uyarlanmıştır. Modellerin başarısız olduğu büyük boyutlu problemlerin üstesinden gelebilmek için, iki farklı yinelemeli yerel arama algoritması önerilmiştir. Birinci algoritmada yerel arama algoritması olarak birbirini izleyen amaç fonksiyonlarını kullanan değişken arama algoritması uygulanırken, ikinci algoritmanın yerel arama mekanizması olarak tabu arama algoritması kullanılmıştır. Sayısal sonuçlar önerilen modellerin küçük boyutlu problemler için küçük eniyilik boşluğuna ulaştığını ancak büyük boyutlu problemlerde bu modellerin performansının önemli ölçüde düştüğünü göstermektedir. Orta ve büyük boyutlu problemlerde, birbirini izleyen amaç fonksiyonları yaklaşımını kullanan yinelemeli yerel arama algoritmasının hem önerilen modellerden hem tabu arama algoritmasını kullanan yinelemeli yerel arama algoritmasından daha küçük eniyilik boşluğuna ulaştığı görülmüştür.