ÇOK AMAÇLI ESNEK ATÖLYE TİPİ ÇİZELGELEME PROBLEMİ İÇİN YENİLİKÇİ BİR OPTİMİZASYON ALGORİTMASI: GERÇEK BİR VAKA ÇALIŞMASI
A NOVEL OPTIMIZATION ALGORITHM FOR THE MULTI-OBJECTIVE FLEXIBLE JOB SHOP SCHEDULING PROBLEM: A REAL CASE STUDY
- Tez No: 999174
- Danışmanlar: DR. ÖĞR. ÜYESİ MEHMET ULAŞ KOYUNCUOĞLU
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Yönetim Bilişim Sistemleri, Management Information Systems
- Anahtar Kelimeler: Atölye çizelgelemesi, Üretim çizelgelemesi, Job shop scheduling, Production scheduling
- Yıl: 2026
- Dil: Türkçe
- Üniversite: Pamukkale Üniversitesi
- Enstitü: Sosyal Bilimler Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Yönetim Bilişim Sistemleri Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Yönetim Bilişim Sistemleri Bilim Dalı
- Sayfa Sayısı: Belirtilmemiş.
Özet
Bu tezde, gerçek üretim koşullarını dikkate alan esnek iş atölyesi çizelgeleme problemleri için çok amaçlı bir optimizasyon modeli geliştirilmiştir. Klasik çizelgeleme yaklaşımlarından farklı olarak önerilen model; makine ve işçi ataması, enerji tüketimi, işçi iş yükü dengesi ve üretim takvimi kısıtlarını tek bir bütünleşik çerçevede ele almaktadır. Problemin çözümü için adaptif onarım mekanizmasına sahip AR-NSGA-II algoritması önerilmiş ve performansı literatürde yaygın olarak kullanılan E-NSGA-II ve sezgisel algoritmalarla karşılaştırılmıştır. Önerilen AR-NSGA-II yaklaşımında, onarım eşiği (D1), adaptif kontrol parametresi λ kullanılarak dinamik olarak güncellenmektedir. Bu mekanizma, optimizasyon sürecinde algoritmanın keşif ve sömürü dengesini korumasını sağlayarak Pareto çözüm kümesinin hem yakınsama hem de çeşitlilik performansını iyileştirmektedir. Buna karşılık, karşılaştırma amacıyla kullanılan E-NSGA-II algoritması sabit bir D1 değeri kullanmaktadır. Geliştirilen modelde amaç fonksiyonları; toplam tamamlanma süresinin en aza indirilmesi, toplam enerji tüketiminin en aza indirilmesi ve işçiler arasındaki iş yükü farkının dengelenmesi olarak tanımlanmıştır. Ayrıca, gerçek üretim ortamını daha doğru temsil edebilmek amacıyla çalışma saatleri, mola süreleri, hafta sonu çalışma planları, makine bazlı fazla mesai kuralları ve dinamik makine–işçi atama yapısı modele entegre edilmiştir. Çizelgeleme sürecinde uygun makine–işçi kombinasyonları değerlendirilmiş ve en erken tamamlanmayı sağlayan kaynak çiftleri seçilerek bekleme ve atıl süreler azaltılmıştır. Elde edilen sonuçlar, önerilen yaklaşımın kaynak kullanımında yüksek verimlilik, daha kaliteli çizelgeler, daha yüksek enerji verimliliği ve gerçekçi üretim planlaması sağladığını göstermektedir.
Özet (Çeviri)
In this thesis, a multi-objective optimization model has been developed for flexible job shop scheduling problems considering real-world production conditions. Unlike classical scheduling approaches, the proposed model addresses machine and worker assignment, energy consumption, worker-workload balance, and production calendar constraints within a single integrated framework. The AR-NSGA-II algorithm, equipped with an adaptive repair mechanism, is proposed to solve the problem, and its performance is compared with E-NSGA-II and heuristic algorithms commonly used in the literature. In the proposed AR-NSGA-II approach, the repair threshold (D1) is dynamically updated using the adaptive control parameter λ. This mechanism enables the algorithm to balance exploration and exploitation during the optimization process, improving both the convergence and diversity of the Pareto solution set. In contrast, the E-NSGA-II algorithm employs a fixed D1 değeri. The objective functions were defined as minimizing total completion time (makespan), minimizing total energy consumption, and balancing workload differences among workers. Additionally, working hours, break durations, weekend work schedules, machine-based overtime rules, and a dynamic machine-worker assignment structure were incorporated to better represent real production environments. During scheduling, suitable machine-worker combinations were evaluated, and resource pairs enabling the earliest completion were selected to reduce waiting and idle times. The results demonstrate that the proposed approach achieves high resource utilization, improved schedule quality, enhanced energy efficiency, and more realistic production planning.
Benzer Tezler
- Çok amaçlı esnek atölye tipi çizelgeleme problemlerinin geliştirilmiş parçacık sürü optimizasyonu ile çözümüne yönelik model önerileri
Model proposals for the solution of scheduling problems of multi objective flexible job shop with improved particle swarm optimization
SERKAN KAYA
Doktora
Türkçe
2014
Endüstri ve Endüstri MühendisliğiKocaeli ÜniversitesiEndüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. NİLGÜN FIĞLALI
- A hybrid evolutionary algorithm for multi-objective flexible job shop problems
Çok amaçlı esnek atölye tipi çizelgeleme problemlerine yönelik hibrit evrimsel bir algoritma
ALPER TÜRKYILMAZ
Doktora
İngilizce
2023
Endüstri ve Endüstri MühendisliğiMarmara ÜniversitesiMühendislik Yönetimi Ana Bilim Dalı
PROF. DR. SEROL BULKAN
DOÇ. DR. ÖZLEM ŞENVAR
- A new multi-objective model for integrated supply chain scheduling problem in flexible job shop environment
Esnek iş atölyesi ortamında entegre tedarik zinciri çizelgeleme problemi için yeni çok amaçlı bir model
ZEYNEP CEYLAN
Doktora
İngilizce
2018
Endüstri ve Endüstri MühendisliğiMarmara ÜniversitesiEndüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. SEROL BULKAN
PROF. DR. HAKAN TOZAN
- Enerji verimliliği odaklı esnek atölye tipi çizelgeleme problemi
Energy-efficiency based flexible job-shop scheduling problem
EMRAH ALBAYRAK
Doktora
Türkçe
2025
Endüstri ve Endüstri MühendisliğiYıldız Teknik ÜniversitesiEndüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. SEMİH ÖNÜT
- Çok objektifli esnek atölye çizelgeleme problemlerinin sezgisel yöntemlerle modellenmesi, analizi ve çözümü
Modeling, analyzing and solving multiple-objective flexible job-shop scheduling problems by using meta-heuristic algorithms
LALE ÖZBAKIR