Bulanık öğrenme etkili akış tipi çizelgeleme problemlerinin paralel kanguru algoritması ile çözümü
Yükleniyor...
Tarih
2017-10-23
Yazarlar
Dergi Başlığı
Dergi ISSN
Cilt Başlığı
Yayıncı
Selçuk Üniversitesi Fen Bilimleri Enstitüsü
Erişim Hakkı
info:eu-repo/semantics/openAccess
Özet
Öğrenme etkili çizelgeleme problemlerinin çözümlerinin daha gerçekçi sonuçlar verdiği bilinmektedir. Bu çalışmada, insan faktöründen kaynaklanan öğrenme etkisini göz önüne alan akış tipi çizelgeleme problemleri ele alınmıştır. Belirsiz işlem sürelerine çizelgeleme problemlerinde sıklıkla karşılaşılır. Bu nedenle işlem süreleri bulanıklaştırılmıştır. Bulanık mantık, literatürde bu problemlerin çözümü için sıkça kullanılan bir yöntemdir. Paralel Kanguru Algoritması çözüm metodu olarak kullanılmıştır. Bu araştırmada, literatürde yer alan kıyaslama problemleri, Bulanık Öğrenme Etkili Paralel Kanguru Algoritması ile çözülüp, elde edilen sonuçlar literatürle kıyaslanmış, sonuçların başarılı olduğu görülmüştür.
It is known that the solutions of scheduling problems with learning effects can give more realistic results. This paper deals with flow shop scheduling problem considering learning effects due to the human factor. Uncertain processing time is frequently encountered in scheduling problems. Therefore the processing times are fuzzyed. Fuzzy logic is a common method to handle this problem in the literature. Parallel Kangaroo Algorithm is used as a solution algorithm. Solutions which are reached by Parallel Kangaroo Algorithm with Fuzzy Learning Effect are compared with benchmark problems in literature and results showed that it is successful.
It is known that the solutions of scheduling problems with learning effects can give more realistic results. This paper deals with flow shop scheduling problem considering learning effects due to the human factor. Uncertain processing time is frequently encountered in scheduling problems. Therefore the processing times are fuzzyed. Fuzzy logic is a common method to handle this problem in the literature. Parallel Kangaroo Algorithm is used as a solution algorithm. Solutions which are reached by Parallel Kangaroo Algorithm with Fuzzy Learning Effect are compared with benchmark problems in literature and results showed that it is successful.
Açıklama
Anahtar Kelimeler
Akış tipi çizelgeleme, Bulanık işlem süreleri, Öğrenme, Paralel kanguru algoritması, Flow shop scheduling, Fuzzy processing times, Learning, Parallel kangaroo algorithm
Kaynak
WoS Q Değeri
Scopus Q Değeri
Cilt
Sayı
Künye
Küpeli, A. S. (2017). Bulanık öğrenme etkili akış tipi çizelgeleme problemlerinin paralel kanguru algoritması ile çözümü. Selçuk Üniversitesi, Yayımlanmış yüksek lisans tezi, Konya.
