HİBRİT AKIŞ TİPİ ÇİZELGELEME PROBLEMİNİN PARÇACIK SÜRÜ OPTİMİZASYON ALGORİTMASIYLA ÇÖZÜMÜNE BAŞLANGIÇ POPÜLASYONUN ETKİSİ

Abstract

Bu çalışmada, birden fazla aşama, her aşamada özdeş paralel makineler ve makinelerde işlenen işler arası geçişlerde sıraya bağlı hazırlık süresini içeren hibrit akış tipi çizelgeleme problemi sunulmuştur. Metasezgisel yöntemler bu karmaşık problemlerin çözümünde tercih edilmektedir. Metasezgisel yöntemlerde optimum çözüm ararken, oluşturulan başlangıç çözümlerin nihai sonuca etkisi oldukça önemlidir. Hibrit akış tipi çizelgeleme probleminin çözümüne önerilen parçacık sürü optimizasyon (PSO) algoritmasına farklı başlangıç çözüm oluşturma yöntemlerinin etkisi incelenmiştir. Dört farklı başlangıç çözüm oluşturma yaklaşımı sonuçları karşılaştırılmıştır. Nawaz, Enscore, Ham (NEH) sezgiselinin diğer yöntemlerden daha etkili olduğu sonucuna ulaşılmıştır.

In this study, the hybrid flow type scheduling problem includes multiple stages, parallel identical machines at each stage and sequence dependent setup time is presented. Many metaheuristics are used to solve these complex problems. The effect of the initial solutions on the result is very important for searching optimum solution by metaheuristics. The effect of different initial solution generation methods on the proposed particle swarm optimization (PSO) algorithm for the hybrid flow type scheduling problem has been investigated. The results of four different initial solution generation approaches were compared. It is concluded that Nawaz, Enscore, Ham (NEH) heuristic is more competitive than other methods.