PROF.DR. BİLAL TOKLU

Toplam geç bitirme zamanının en küçüklenmesi performans ölçütlü permütasyon akış tipi çizelgeleme problemlerinin çözümünde genetik algoritma yaklaşımı A genetic algorithm approach for minimizing total tardiness in permutation flowshop scheduling problems

ÖZET TOPLAM GEÇ BİTİRME ZAMANININ EN KÜÇÜKLENMESİ PERFORMANS ÖLÇÜTLÜ PERMÜTASYON AKIŞ TİPİ ÇİZELGELEME PROBLEMLERİNİN ÇÖZÜMÜNDE GENETİK ALGORİTMA YAKLAŞIMI KELLEGÖZ, Talip Kırıkkale Üniversitesi Fen Bilimleri Enstitüsü Endüstri Mühendisliği Anabilim Dalı, Yüksek Lisans Tezi Danışman : Prof. Dr. Bilal TOKLU Temmuz 2006, 102 sayfa Bu tez çalışması kapsamında toplam geç bitirme zamanının en küçüklenmesi performans ölçütlü permütasyon akış tipi çizelgeleme problemleri detaylı olarak incelenmiş ve bu problemlerin çözümü için bir genetik algoritma geliştirilmiştir. Ayrıca, probleme özgü bilgiler kullanılarak etkin bir çözüm iyileştirme algoritması ve uygun bir çaprazlama operatörü geliştirilip bu genetik algoritmaya entegre edilmiştir. Karşılaştırma problemleri kullanılarak, geliştirilen genetik algoritma literatürde en iyi performansa sahip olduğu iddia edilen sezgiselle karşılaştırılmış, yapılan simülasyon çalışması sonucunda geliştirilen algoritmanın daha iyi performans sergilediği gösterilmiştir. Anahtar Kelimeler : Çizelgeleme, Permütasyon Akış Tipi Çizelgeleme, Genetik Algoritmalar, Toplam Geç Bitirme Zamanı I