Karışık modelli montaj hattı sıralama problemlerinde adaptif genetik algoritmaların kullanımı

Bu yüksek lisans çalışmasının esas amacı, tek- ve çok-amaçlı karışık-modelli montaj hattı sıralama problemleri (KMMHSP) için, parça kullanım oranlarındaki değişkenlikleri (PKOD) en küçükleyecek şekilde, model üretim sıralarının belirlenmesi sağlayan adaptif Genetik Algoritma (GA) yaklaşımlarını ortaya koymaktır. Çok-amaçlı problem, PKOD'a ek olarak, yardımcı işçi kullanımının (YİK) ve hazırlık sürelerinin (HS) en küçüklenmesi amaçlarını da dikkate almaktadır.Çalışmada ilk olarak, tek-amaçlı KMMHSPlerini çözmek üzere, adaptif parametre kontrolü tekniklerini öz GA'ya uygulayan adaptif GA tabanlı bir yaklaşım önerilmiştir. Bu yaklaşım, adaptif bir elit stratejisi ve algoritmadan aldığı geribildirime göre mutasyon olasılığını düzenleyen bir yapı içermektedir. Önerilen yaklaşım kullanılarak KMMHSP problemi, son ürün, alt-montaj, bileşen ve ham madde olmak üzere dört seviye içeren bir montaj ortamında, PKOD'u en küçükleyecek şekilde çözülmüştür.Çalışmanın devamında, daha önceden tek-amaçlı problemin çözümünde kullanılan adaptif parametre kontrol teknikleri modifiye edilerek Pareto Stratum ? Niche Cubicle olarak bilinen GA'ya entegre edilmiş ve PKOD, YİK ve HS'nin en küçüklenmesini amaçlayan çok-amaçlı bir KMMHSP problemi çözülmüştür. Son olarak da, önerilen çözüm yöntemlerinin performanslarını değerlendirmek üzere çeşitli boyutlardaki problem setleri üzerinde deneyler yapılmıştır.