A Genetic algorithm application for the cutting-wrapping problem in the textile industry
Tekstil sektöründe rastlanan kumaş kesme-topa sarma probleminin genetik algoritmasıyla çözümü
- Tez No: 90617
- Danışmanlar: DOÇ. DR. GÜLAY BARBOROSOĞLU
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Endüstri ve Endüstri Mühendisliği, Industrial and Industrial Engineering
- Anahtar Kelimeler: Genetik algoritmalar, Kesme işlemi, Kumaşlar, Tekstil sektörü, Genetic algorithms, Cutting, Fabrics, Textile sector
- Yıl: 1999
- Dil: İngilizce
- Üniversite: Boğaziçi Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Endüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: Belirtilmemiş.
Özet
VI ÖZET Bu tezde, genetik algoritması (GA) kullanılarak tekstil sektörünün üretimin son aşamasında karşılaştığı büyük ebatlardaki kumaşlardan daha küçük parçaların kesildiği ve daha sonra bu parçaların kendi kalite kategorilerine göre toplara sanlmasıyla ilgilenen bir problem çözüldü. Kumaş toplarının kalitesi, topa sarılan kumaşlara bağlıdır. Bir kumaş parçasının kalitesi ise onun karakteristiklerinin ilgili kalite spesifikasyonlanmn (kumaş parçasının uzunluğu, bir kumaş parçasının içine düşen kritik hata sayısı, kumaş parçasının içine düşen her hatanın boyu, kumaş parçasında cm. basma düşen toplam hata puanı) içinde olup olmamasına bağlıdır. Bir metre kumaşın satış fiyatı kumaşın kalitesiyle orantılıdır. Problem optimum parça ve hata lokasyonunun kesişiminin bulunmasıyla ilgilenen sürekli atama problemidir. Bu problemde amaç, bir metre kumaş basma düşen kan en büyüklemektir. Problemin matematik formülasyonu çeşitli ikili değişkenleri ve sürekli değişkenleri içerir. Geliştirilen GA, rassal olarak üretilen ve 100 adet veri içeren bir test yatağında denenmiştir. Sonuçlar amaç fonksiyonları için hesaplanan üst limitlerle, bu problem için geliştirilen ardışık algoritmanın (sequential algorithm) ve mutative simulated annealing yaklaşımının aym test problemleri için verdiği sonuçlarla karşılaştınlmıştır. Test sonuçlan GA'nın üstün performansını desteklemektedir. GA, tekstil sektöründe kesim aşamasında güvenilir ve verimli bir gerçek zamanlı planlama aracı olarak kullanılabilir.
Özet (Çeviri)
ABSTRACT In this thesis, a genetic algorithm is introduced to solve a problem from the textile industry in the last phase of manufacturing, which involves cutting large lengths of fabric into smaller pieces, which are then wrapped around rolls. The quality of the cloth rolls is based on the quality of the pieces of the large fabrics. A piece of fabric falls within a given quality category if its characteristics are within the corresponding quality specifications. The selling price per meter of fabric is proportional to the quality category. The problem involves a difficult continuous assignment problem of identifying the optimal cutting locations of pieces overlapping with defects of known lengths and locations. In this problem, the objective is to maximize the overall profit per meter fabric. The mathematical formulation of the problem involves numerous binary variables and continuous variables. A genetic algorithm is proposed to solve the problem and it is tested on hypothetical data. Results are compared against upper bounds calculated for each objective defined as well as with a sequential heuristic and simulated annealing approach designed for this problem. The test results support the superior performance of GA. GA can be used by the textile industry as a reliable and efficient real time planning tool in the cutting phase.
Benzer Tezler
- Parça yerleştirme algoritmalarının postal oluşturma problemine uygulanması
Başlık çevirisi yok
FİLİZ BUNYAK
Yüksek Lisans
Türkçe
1996
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Teknik ÜniversitesiDOÇ.DR. FÜSUN TUNALI (SEÇUK)
- Matkap uçlarının Ark PVD ile Tin kaplanmasında proses parametrelerinin Taguchi metodları ile optimizasyonu
Başlık çevirisi yok
ÖZGÜL KELEŞ
- Genetik algoritma yardımı ile yapay açıklıklı radarda hedef konumunun belirlenmesi
Determination of the target position by the synthetic aperture radar using a genetic algorithm
SERDAR KARGIN
Doktora
Türkçe
2000
Elektrik ve Elektronik Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiPROF.DR. BİNGÜL YAZGAN
- Genetic algorithms in engineering optimization
Başlık çevirisi yok
LEVENT DEMİREL
Yüksek Lisans
İngilizce
1999
Havacılık ve Uzay Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiPROF.DR. SÜLEYMAN TOLUN
- Bilgisayar simülasyonu ile yapay zeka içeren algoritmik çözümlerin irdelenmesi
An Investigation into the algorithmic solutions by computer simulations including artificial intelligence
FÜSUN ATAMAN
Yüksek Lisans
Türkçe
2000
Elektrik ve Elektronik MühendisliğiGazi ÜniversitesiElektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. SELMA YÜNCÜ