Testing and scheduling applications under uncertainty
Başlık çevirisi mevcut değil.
- Tez No: 696135
- Danışmanlar: DOÇ. DR. ÖMER ERHUN KUNDAKCIOĞLU, DR. ÖĞR. ÜYESİ İHSAN YANIKOĞLU
- Tez Türü: Doktora
- Konular: Endüstri ve Endüstri Mühendisliği, Industrial and Industrial Engineering
- Anahtar Kelimeler: Doğrusal tamsayı programlama, Karma tamsayılı programlama, Markov karar süreçleri, Üretim çizelgelemesi, Linear integer programming, Mixed integer programming, Markov decision processes, Production scheduling
- Yıl: 2021
- Dil: İngilizce
- Üniversite: Özyeğin Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Endüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: Belirtilmemiş.
Özet
Bu tez çalışmasında belirsizlik altında iki farklı optimizasyon sorunu ele alınmıştır. Bu sorunlardan ilki çalışmayan n'in k'lısı karmaşık sistemlerindeki bozuk parçaların en düşük maliyet ile belirlenme sorunudur. İkinci kısımda ise paralel makinalardaki belirsiz üretim zamanı altında çizelgeleme sorunu çözümlenmiştir. \noindent Tezin ilk kısmında, çalışmayan n'in k'lısı karmaşık sistemlerindeki bozuk parçaların en düşük maliyetli tespiti için dört adet kesin, iki adet de sezgisel çözüm metodu önerilmiştir. Sistemdeki tüm parçaların geçmişten gelen bilgilerine dayanan bozulma oranları göz önünde bulundurulduğunda kesin çözümler içinden Markov karar süreci temelli yaklaşımların daha iyi performans gösterdiği görülmüştür. Ayrıca çözüm metodu olarak dinamik programlama doğrusal programlamaya göre daha iyi performans göstermiştir. Markov karar sürecindeki durum sayısının, sorunun doğasından kaynaklanan bir şekilde üssel olarak artmasından dolayı, bu yaklaşımın büyük boyutlarda kullanılamayacağı gösterilmiştir. Bu sebepten dolayı iki adet sezgisel metot ve bu metotların çözüm kalitesini belirleyebilmek için de iki adet alt sınır değeri bulma yaklaşımı önerilmiştir. Tezin ikinci kısmında, gerçek dünyada var olan bir üretim sorunu olan Vestel fabrikasındaki plastik enjeksiyon makinalarının paralel çizelgelemesi üstünde çalışılmıştır. Ticari bir çözücü ile makul bir sürede elde edilemeyen gerçek dünya problemlerini çözen iki gürbüz optimizasyon formülasyonu ve çözüm metodu olarak dal-ve-fiyat algoritması önerilmiştir. Ek olarak, çizelgeleme problemlerinin en kötü (nominal) işlem sürelerinin altındaki performanslarının ortalama (en kötü) gecikme değeri farklı olan durumları için alternatif en iyi çözümleri olabileceği gösterilmiş ve bunları bulmak için Pareto verimli uzantıları önerilmiştir.
Özet (Çeviri)
In this thesis, we consider two different optimization problems under uncertainty. The first problem is identifying defective components in failed k-out-of-n systems. In the second part, we study the parallel machine scheduling problem under uncertainty. \noindent In the first part of the thesis, we propose four exact and two heuristic solution methods for identifying defective parts in failed k-out-of-n systems with the minimum expected cost. We observe that Markov decision-based approaches perform better among the exact solutions where we consider the deterioration rates of all parts in the system based on historical knowledge. Additionally, we determine that dynamic programming for the proposed Markov Decision Process model performs better than linear programming. Since the number of states in the MDP increases exponentially due to the problem's nature, we show that this approach cannot be used on large scale problems. Thus, we propose two heuristic methods and two lower-bound approaches to determine the solution quality of these methods. \noindent In the second part, we study parallel machine scheduling on plastic injection machines at Vestel factory, mimicking a real-life manufacturing problem. We propose two separate robust optimization reformulations and a branch-and-price algorithm that solve real-life instances in a reasonable time, which cannot be achieved with a commercial solver. Additionally, we demonstrate that the scheduling problems may have alternative optimal solutions for a worst-case (nominal) tardiness objective, whose performance under nominal (worst-case) processing times are remarkably different. Therefore, we propose Pareto efficient extensions to consider alternative solutions.
Benzer Tezler
- Gemi dizel motorunun kazanç programlamalı adaptive kontrolü
Gain scheduling adaptive model of a marine diesel engine
MELEK ERTOGAN
Yüksek Lisans
Türkçe
2003
Makine Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiGemi İnşaatı ve Gemi Makineleri Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF.DR. NAFİZ AYDIN HIZAL
- Trakya havzası doğal gaz değerlendirilmesi
Başlık çevirisi yok
GÜLTEKİN ÇINAR
Yüksek Lisans
Türkçe
1996
Petrol ve Doğal Gaz Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiPROF.DR. ABDURRAHMAN SATMAN
- Toplu üretim planlama`dan ana üretim programlamaya geçiş ve bilgisayar destekli bir uygulama
Başlık çevirisi yok
HOREN SETYAN
- Havaalanında yer hizmeti veren bir firma için hedef programlama yaklaşımı
Başlık çevirisi yok
M.BARBAROS KUBATOĞLU
Yüksek Lisans
Türkçe
1998
İşletmeİstanbul Teknik Üniversitesiİşletme Mühendisliği Ana Bilim Dalı
YRD. DOÇ. DR. DEMET BAYRAKTAR
- Havalimanlarında sis hadisesinin CAT kategorileri temelinde incelenmesi ve yeni bir yaklaşım olarak rüyetografların geliştirilerek uygulanması
Investigation of fog in airports based on CAT categories and the development and application of visionographs as a novel approach
OSMAN TEK
Yüksek Lisans
Türkçe
2024
Meteorolojiİstanbul Teknik ÜniversitesiMeteoroloji Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. AHMET DURAN ŞAHİN