Esnek İşyeri Çizelgeleme Problemleri – Ödev Hazırlatma – Proje Yaptırma – Tez Yaptırma Fiyatları – Sunum Örnekleri – Ücretli Ödev Yaptırma – Ödev Yaptırma Ücretleri
Esnek İşyeri Çizelgeleme Problemleri
Çeşitli endüstriyel ortamlarda planlama ve çizelgeleme sorunları birleştirici ve çok zordur. Genelde bu tür problemleri genel formlarında çözmek son derece zordur. Çizelgeleme, bir dizi kaynak üzerinde bir dizi görevi yürütmek için en iyi sırayı belirleme problemi olarak formüle edilebilir, öncelik veya ayrık kısıtlamalar gibi belirli kısıtlamalara saygı duyar.
Genellikle homojen olmayan ve çatışan bir dizi hedefin eşzamanlı optimizasyonundan oluşurlar. Bu nedenle, dal ve sınır, dinamik programlama ve doğrusal programlama gibi kesin algoritmalar bu tür problemler için uygun değildir ve yakınsamak için çok fazla zaman ve bellek gerektirir.
Bu zorluk nedeniyle uzmanlar, sorunu çözmek için gerekli olan optimal çözümü değil, iyi olanı bulmayı tercih ederler. Bu amaçla, bu amaca ulaşmak için genetik algoritmalar, simüle edilmiş tavlama ve tabu arama gibi yeni arama teknikleri önerilmiştir: çok sayıda zor optimizasyon problemi için yaklaşık bir çözüm oluşturmak.
Bu makalede, evrimsel teknikler ve bunların çizelgeleme problemlerinin önemli bir dalına uygulanmasıyla ilgileniyoruz. Özellikle, genetik algoritmalar kullanarak esnek atölye çizelgeleme problemlerini çözmek için önerilen son modellere genel bir bakış sunmayı amaçlıyoruz.
Esnek İşyeri Çizelgeleme Problemi, klasik atölye probleminin bir uzantısıdır. Aslında, iki klasik kombinatoryal optimizasyon problemini temsil eder. İlki doğrusal atamadır, çünkü her görev farklı işlem sürelerine göre bir dizi kaynak üzerinde gerçekleştirilebilir.
İkinci problem, problemin tüm kısıtlamalarına (önleyici uygulamanın yasaklanması, kaynaklar üzerindeki ayrık kısıtlamalar, öncelik kısıtlamaları) saygı duyarak kaynaklar üzerindeki görevlerin en iyi sırasını bulmaktan ibarettir.
Esnek atölye çizelgeleme probleminin yapısı aşağıdaki gibi tanımlanabilir. Bir dizi işimiz ve bir dizi makinemiz var. Her iş belirli sayıda sıralı işlemden oluşur. Her işlemin yürütülmesi, mağazada bulunan makinelerden bir makinenin seçilmesini gerektirir.
Bu nedenle, çizelgelemeden önce makinelerin en iyi atamasını bulmalıyız. İşlemlerin sıralaması her iş için sabittir (öncelik kısıtlamaları). Tüm makineler başlangıçta mevcuttur ve her işin bir çıkış tarihi vardır. Belirli bir makine ve belirli bir işlem için, işlem süresi, yukarıdaki makinede görevi gerçekleştirmek için gereken süre olarak tanımlanır. Ön alım koşuluna izin verilmez ve her makine birbiri ardına işlemleri gerçekleştirebilir (ayrık kaynak kısıtlamaları).
MODELLEME
Kodlama problemi, genetik algoritma anlayışında temel bir adımdır. Literatürde böyle bir problem yoğun olarak incelenmiştir. Basit bir şekilde, çözümler ikili vektörlerle temsil edilebilir. Böyle bir model, çözümlerin sıfırlar ve birler dizisine indirgenebildiği problemler için mantıklı bir yöntemdir.
Ne yazık ki, planlama ve çizelgeleme problemleri gibi gerçek dünya problemlerini çözmek için böyle bir temsili kullanamıyoruz. Düzeltici prosedür düşünülmelidir çünkü temel genetik operatörleri (çaprazlama veya mutasyon) kullanırsak bazı yasadışı konfigürasyonlar açıkça gözlemlenebilir.
Literatür, çok sayıda problem için birçok farklı kodlama sunar. Temel olarak iki tür kodlamayı ayırt edebiliriz. Birincisi, kromozomun çözümün kendisini temsil ettiği doğrudan temsildir. Böyle bir yaklaşım, spesifik genetik operatörlerin tasarlanmasını gerektirir. İkincisi, kromozomun doğrudan bir çözümü temsil etmediği ve kromozom gösteriminden uygun bir çözüme geçişin gerekli olduğu dolaylı gösterimdir.
Johnson kuralına göre iş sıralaması
Tek makine çizelgeleme problemi
Tek makine çizelgeleme
ÇİZELGELEME Türleri
Endüstri Mühendisliği ÇİZELGELEME Ders Notları
Tek makine çizelgeleme matematiksel model
CDS Algoritması
Moore hodgson Algoritması nedir
Genetik algoritmaların planlama problemlerine uygulanması ile ilgili literatürde çok sayıda çalışma bulunmaktadır. Bazıları esnek atölye çizelgeleme problemini çözmek için başarıyla uygulandı. Bu yazıda bunlardan en yenilerini sunmayı amaçlıyoruz.
1. PMR (Paralel Makine Temsili)
Bu kodlama, Kobayashi’nin klasik atölye problemi için başlangıçta önerilen temsilinin uzantısını temsil eder. Bu nedenle, atama özelliğinin değerlendirilmesi imkanı sunar. Aslında, her hücre üç öğe tarafından kodlanmıştır: işlem indeksi (i), karşılık gelen j işi ve ilgili makinede işlemin başlama zamanıdır.
Bu temsil, yasal çözümleri doğrudan tanımlayabilir ve programı yürütmek için tüm bilgileri verebilir. Ne yazık ki, bazı yasadışı döngüsel konfigürasyonların oluşturulmasıyla ilgili bazı zorluklar sunar. Böyle bir rahatsızlığın üstesinden gelmek için Mesghouni bazı düzeltici prosedürler önermiştir. Ne yazık ki, bu tür prosedürler, hesaplama süresi açısından önemli bir maliyet anlamına gelir ve bu nedenle kodlama etkinliğini azaltır.
2. PJsR (Paralel İş Temsili)
Böyle bir temsil, klasik atölye problemi için Yamada tarafından sunulan kodlamanın bir uzantısıdır. Özelliği, kaynakların farklı görevlere yeniden atanabilmesidir (kaynak esnekliği özelliği).
Kromozom bir iş listesinden oluşur. Her iş, her bir durumun birkaç terimle temsil edildiği bir satırla kodlanmıştır. İlk terim, işleme atanan makineyi belirtir. İkinci terim, yukarıdaki işlemin başlatılacağı karşılık gelen başlangıç zamanıdır.
Bu kodlama, öncelik kısıtlamalarını entegre ederek yasa dışı konfigürasyon olmadan uygulanabilir çözümler elde etmemizi sağlar. Genetik operatörler çok basittir ve kolaylıkla uygulanabilir. Ne yazık ki, böyle bir kodlama, diğer olası kodlamalarla karşılaştırılarak azaltılmış bir arama kapasitesine sahiptir.
Çaprazlama ve mutasyon operatörleri, önceki iki gösterim için Mesghouni tarafından önerilmiştir. Sadeliklerine ve haslıklarına rağmen, tamamen atama seçeneklerinin değiş tokuşuna dayanırlar ve sıralama özelliğini hesaba katmak için yeterli değildirler.
3. Atama Vektörlü Üçlü Permütasyon Matrisi
Bu kodlama, başlangıçta çok çeşitli çizelgeleme problemleri için öncelik kısıtlamalarını dikkate almak için Portmann tarafından önerildi. Aslında böyle bir model, sıralama özelliğinin, MT tarafından not edilen “Permütasyon matrisi” matrisi ile tanımlanmasından oluşur, öyle ki i j’den önceyse MT(i,j)=1, j ise MT(i,j)=-1 olur. i’den önce gelir ve her görev için MT(i,i)=0.
Böyle bir kodlama, iyi özellikleri oluşturulan programda tutmamızı sağlar. Portmann, verimli hale getirmek için, herhangi bir düzeltici prosedürle uygulanabilir çizelgeler oluşturabilen iyi uyarlanmış operatörler önerdi.
Ne yazık ki, böyle bir kodlama, atama özelliğinden dolayı esnek atölye sorunuyla başa çıkmak için yetersizdir. Yine de Portmann, bir atama vektörünü üçlü kodlamayla ilişkilendirmeyi önerdi. Böyle bir önerme, atama özelliği ile çizelgeleme problemlerini ele almamıza izin verir, ancak ne yazık ki, onların iki bağımsız parçasını birbirinden ayırır.
CDS Algoritması ÇİZELGELEME Türleri Endüstri Mühendisliği ÇİZELGELEME Ders Notları Johnson kuralına göre iş sıralaması Moore hodgson Algoritması nedir Tek makine çizelgeleme Tek makine çizelgeleme matematiksel model Tek makine çizelgeleme problemi