Browsing by Author "Söylemez, İsmet"

Now showing 1 - 2 of 2

Çok işçili montaj hatlarında istasyon ve kaynak yatırımı maliyetinin enküçüklenmesine yönelik tavlama benzetimi ve tam sayılı doğrusal programlamaya dayalı yeni bir algoritma
(Dicle Üniversitesi, 2018) Şahin, Murat; Kellegöz, Talip; Söylemez, İsmet; 0000-0002-8253-9389; AGÜ, Mühendislik Fakültesi, Endüstri Mühendisliği Bölümü; Söylemez, İsmet
Standardize edilmiş ürünlerin üretiminde yaygın olarak kullanılan montaj hatları önemli bir akış tipi üretim şeklidir. Buhatların dengelenme problemleri üretim ve kaynak yatırımı maliyetlerinin enküçüklenmesi açısından büyük önem arzetmektedir. NP-zor bir yapıya sahip olan probleme endüstriyel ortamlarda yaygın olarak karşılaşılmasına karşın makulsüreler içerisinde kesin çözüm yöntemleri ile çözümü mümkün olmayabilmektedir. Bu çalışmada yenilenebilir kaynakyatırımı maliyetini de dikkate alan çok işçili montaj hattı dengeleme problemine yönelik yeni bir algoritma sunulmuştur.Önerilen algoritmada tamsayılı doğrusal programlama ile çözülecek olan alt problemler tavlama benzetimi yöntemi ilebelirlenmiştir. Literatürde montaj hattı dengeleme problemlerinde sıklıkla tercih edilen rassal sayılar dizisi kullanılarakgörevlerin hangi önceliklerle atanacağı belirlenmiştir. Tavlama benzetimi ve tamsayılı doğrusal programlamanın birliktekullanımına dayanan algoritmanın etkinliği test problemleri üzerinde ölçülmüştür. Tavlama benzetimi sezgiseli C#programlama dilinde kodlanmış ve oluşturulan her bir alt problemin tamsayılı doğrusal programlama modeli CPLEX10.2 çözücü kullanılarak 3.2 GHZ /4 GB Ram’a sahip bilgisayarda koşturulmuştur. Tavlama benzetiminde aynı altproblemler oluşturulması durumunda hafızada kaydedilen çözüm ve atamalar kullanmıştır. Bunun temel nedenimatematiksel model ile çözülen alt problemlerde aynı modelin oluşturulması durumunda elde edilecek sonuçlara dahaönceden ulaşılmış olmasıdır. Bu sayede algoritmanın daha hızlı bir şekilde çalışması gerçekleştirilmiş olup, çözülen vetekrarlanan matematiksel model sayıları özetlenerek sunulmuştur. Geliştirilen algoritmanın orta ve büyük boyutluproblem örneklerinde kabul edilebilir kalitede çözümler üretebildiği gözlemlenmiştir. Montaj hattı problemlerine ilişkinliteratürde bulunan çalışmalar dikkate alındığında, ilgili problem üzerindeki çalışmaların eksikliğine vurgu yapılmıştır.
Symbolic Aggregate Approximation-Based Clustering of Monthly Natural Gas Consumption
(Bitlis Eren Üniversitesi, 2024) Nalici, Mehmet Eren; Söylemez, İsmet; Ünlü, Ramazan; 0000-0002-7954-6916; 0000-0002-8253-9389; 0000-0002-1201-195X; AGÜ, Mühendislik Fakültesi, Endüstri Mühendisliği Bölümü; Nalici, Mehmet Eren; Söylemez, İsmet; Ünlü, Ramazan
Natural gas is an indispensable non-renewable energy source for many countries. It is used in many different areas such as heating and kitchen appliances in homes, and heat treatment and electricity generation in industry. Natural gas is an essential component of the transportation sector, providing a cleaner alternative to traditional fuels in vehicles and fleets. Moreover, natural gas plays a vital role in boosting energy efficiency through the development of combined heat and power systems. These systems produce electricity and useful heat concurrently. As nations move towards more sustainable energy solutions, natural gas has gained prominence as a transitional fuel. This is due to its lower carbon emissions when compared to coal and oil, thus making it an essential component of the global energy framework. In this study, monthly natural gas consumption data of 28 different European countries between 2014 and 2022 are used. Symbolic Aggregate Approximation method is used to analyse the data. Analyses are made with different numbers of segments and numbers of alphabet sizes, and alphabet vectors of each country are created. These letter vectors are used in hierarchical clustering and dendrogram graphs are created. Furthermore, the elbow method is used to determine the appropriate number of clusters. Clusters of countries are created according to the determined number of clusters. In addition, it is interpreted according to the consumption trends of the countries in the determined clusters.