Permütasyon Akış Tipi Çizelgeleme Probleminin El Bombası Patlatma Metodu ile Çözümü-Reference-Cited by-同舟云学术

Permütasyon Akış Tipi Çizelgeleme Probleminin El Bombası Patlatma Metodu ile Çözümü

Published:2023-06-30 Issue:2 Volume:10 Page:491-510
ISSN:2757-7260
Container-title:Pamukkale Üniversitesi İşletme Araştırmaları Dergisi
language:
Short-container-title:

Author:

ÖZKALE Celal¹^ORCID,BAYNAL Kasım¹^ORCID,ÖZTÜRK Turgay²^ORCID

Affiliation:

1. KOCAELİ ÜNİVERSİTESİ, MÜHENDİSLİK FAKÜLTESİ, ENDÜSTRİ MÜHENDİSLİĞİ BÖLÜMÜ

2. KOCAELİ ÜNİVERSİTESİ, FEN BİLİMLERİ ENSTİTÜSÜ, ENDÜSTRİ MÜHENDİSLİĞİ ANABİLİM DALI

Abstract

Üretimde kaynakların verimli kullanımı için işlerin en iyi şekilde çizelgelenmesi gerekmektedir. Gerçek hayatta çok sayıda uygulaması bulunan permütasyon akış tipi çizelgeleme problemi (PATÇP) yarım asırdan uzun süredir araştırmacıların ilgisini çekmektedir. El Bombası Patlatma Metodu (EBPM) Ahrari ve arkadaşları tarafından el bombalarının patlamalarından esinlenerek geliştirilmiş evrimsel bir algoritmadır. Bu çalışmada EBPM, permütasyon akış tipi çizelgeleme problemlerinin çözümü için uyarlanmıştır. Daha sonra metodu diğer metasezgisellerden ayıran özellik olan ajan bölgesi yarıçapının metot performansına etkisi araştırılmış ve metodun maksimum tamamlanma zamanı performans ölçütüne göre Taillard tarafından geliştirilmiş olan test problemleri üzerindeki performansları incelenmiştir. Sonuç olarak EBPM’nin makul sürelerde kabul edilebilir sonuçlara ulaşabildiği ve PATÇP’lerin çözümünde kullanılabileceği görülmüştür.

Publisher

Pamukkale University

Reference67 articles.

1. Aguiar, H., & Junior, O. (2015). Evolutionary Global Optimization, Manifolds and Applications. Studies in Systems, Decision and Control, 43, 17-18.

2. Ahmadizar, F. (2012). A new ant colony algorithm for makespan minimization in permutation flow shops. Computers and Industrial Engineering, 63(2), 355-361.

3. Ahrari, , Panahi, M. S., & Atai, A. (2009). GEM : A novel evolutionary optimization method with improved neighborhood search. Applied Mathematics and Computation, 210(2), 376-386.

4. Ahrari, A., & Atai, A. (2010). Grenade Explosion Method - A novel tool for optimization of multimodal functions. Applied Soft Computing Journal, 10(4), 1132-1140.

5. Ahrari, A., Saadatmand, M., Shariat-Panahi, M., & Atai, A. (2010). On the limitations of classical benchmark functions for evaluating robustness of evolutionary algorithms. Applied Mathematics and Computation, 215(9), 3222-3229.