Nitel özellikler için bulanık kontrol diyagramları ve kabul örneklemesi planlarının genetik algoritmalarla çözümü
Yükleniyor...
Dosyalar
Tarih
2006
Yazarlar
Dergi Başlığı
Dergi ISSN
Cilt Başlığı
Yayıncı
Selçuk Üniversitesi Fen Bilimleri Enstitüsü
Erişim Hakkı
info:eu-repo/semantics/openAccess
Özet
Bu çalışmada, bulanık kalite kontrol problemleri için, ?Genetik Algoritma?nın çok aşamalı proseslerde uygulanabilirliği incelenmiştir. Birinci bölümde kalite hakkında bilgi verilmiş ve çok aşamalı prosesler açıklanmıştır. kinci ve üçüncü bölümde, Genetik Algoritma (GA) ve Bulanık Sistem, dördüncü bölümde örnekleme kavramı ve örnekleme planları açıklanmıştır. Beşinci bölümde, nitel özellikler için kontrol diyagramlarında örnek hacmi belirleme probleminin çözümü için Kaya (2004) tarafından geliştirilen çok amaçlı model, bulanık hale getirilmiş ve bu modeli çözmek için GA yaklaşımı önerilmiştir. Altıncı bölümde ise, en uygun örnek hacmi ve kabul edilebilir kusur sayısı çiftinin belirlenmesi için Lagner (2001) tarafından geliştirilen model, GA yardımı ile çözülmüştür. Çözüm aşamasında Kaya'nın (2004) uyguladığı ikili kodlama yerine, gerçek sayılı (onlu) kodlama kullanılmış, bulunan sonuçlar Kaya(2004) tarafından bulunan değerler ile karşılaştırılmıştır. Ayrıca GA programı, sübap üretimi yapan bir işletmede uygulanmış ve ?Gerçek Kodlu Genetik Algoritma?nın uygulanabilir olduğu sonucu elde edilmiştir.
In this study, implementation of ?Genetic Algorithm? (GA) in multistage processes is investigated to solve the fuzzy quality control problems. In the first section, there is information about quality and multistage processes are also explained. In the second and third section, Genetic Algorithms and Fuzzy Systems, in the fourth section, sampling plans and basic sampling concepts are explained. In the fifth section, a multi objective model developed by Kaya (2004) to solve the problem of defining sample size at control charts is turned into fuzzy and GA approach is proposed to solve this model. In the sixth section, the model by Langner (2001) to define best simple size and couple of acceptable defect is solved by the help of GA. In the solution stage, real counted coding used instead of bilateral coding and the solutions are composed to the values found by Kaya (2004).
In this study, implementation of ?Genetic Algorithm? (GA) in multistage processes is investigated to solve the fuzzy quality control problems. In the first section, there is information about quality and multistage processes are also explained. In the second and third section, Genetic Algorithms and Fuzzy Systems, in the fourth section, sampling plans and basic sampling concepts are explained. In the fifth section, a multi objective model developed by Kaya (2004) to solve the problem of defining sample size at control charts is turned into fuzzy and GA approach is proposed to solve this model. In the sixth section, the model by Langner (2001) to define best simple size and couple of acceptable defect is solved by the help of GA. In the solution stage, real counted coding used instead of bilateral coding and the solutions are composed to the values found by Kaya (2004).
Açıklama
Anahtar Kelimeler
Nitel kontrol diyagramları, Örnekleme planları, Bulanık sistem, Genetik algoritma, Attributes control charts, Sampling plans, Fuzzy system, Genetic algorithm
Kaynak
WoS Q Değeri
Scopus Q Değeri
Cilt
Sayı
Künye
Çelik, A. (2006). Nitel özellikler için bulanık kontrol diyagramları ve kabul örneklemesi planlarının genetik algoritmalarla çözümü. Selçuk Üniversitesi, Yayımlanmış yüksek lisans tezi, Konya.
