• Sonuç bulunamadı

Paralel makineli çizelgeleme problemlerinde öğrenme etkili hazırlık zamanları

N/A
N/A
Protected

Academic year: 2022

Share "Paralel makineli çizelgeleme problemlerinde öğrenme etkili hazırlık zamanları"

Copied!
2
0
0

Yükleniyor.... (view fulltext now)

Tam metin

(1)

PARALEL MAKİNELİ ÇİZELGELEME PROBLEMLERİNDE ÖĞRENME ETKİLİ HAZIRLIK ZAMANLARI

Tamer EREN1 Ertan GÜNER2

ÖZET

Çizelgeleme problemleri ile ilgili yapılan çalışmalarda, işlere ait makine hazırlık zamanları genellikle ihmal edilmiş veya işlem zamanına dahil edilerek çözüm yaklaşımları geliştirilmiştir. Ancak bazı üretim ortamlarında makine hazırlık zamanları ihmal edilmeyecek kadar büyük olabilmektedir veya yapısı gereği hazırlık zamanlarını işlem zamanlarından ayrı olarak ele almak gerekmektedir.

Bu tür ortamlarda eğer işler otomatik makine işlemlerine göre yapılmaktaysa, işlem zamanları işlem sırasından bağımsız gerçekleşmektedir. Ancak, makine hazırlık işlemleri dolayısıyla makine hazırlık zamanları açısından durum değerlendirildiğinde ise devreye insan faktörü girmekte, hazırlık işlemlerinin operatörler tarafından sürekli tekrarlanmasıyla hazırlık zamanlarında gittikçe bir azalma olmaktadır. Bu olgu çizelgeleme literatüründe öğrenme etkisi olarak bilinmektedir. Bu çalışmada, paralel makineli çizelgelemede hazırlık zamanları öğrenme etkili olduğunda toplam tamamlanma zamanının en küçüklenmesi problemi ele alınmıştır. Problem için zaman karmaşıklığı O(n4) (n iş sayısını göstermektedir) olan bir atama modeli geliştirilmiş ve bir örnek problem verilmiştir. Bu çalışma, incelemelerimize göre hazırlık zamanlarının öğrenme etkili ele alındığı ilk çalışmadır.

Anahtar kelimeler: Paralel Makineli Çizelgeleme Problemi, Hazırlık Zamanı, Öğrenme Etkisi, Toplam Tamamlanma, Atama Modeli.

ABSTRACT

In studies on scheduling problems, generally setup times of jobs have been neglected or by including those into processing times solution approaches have been developed. However, as setup times may be too important to be neglected in some production systems, it may also be necessary to consider processing times independent from setup times. Since, in general, jobs are done by automatic machine processes in production systems; processing times do not differ according to process sequence. But, since human factor becomes influential when setup times are taken into consideration, setup times will be decreasing by repeating setup processes frequently. This fact is defined with learning effect in scheduling literature. In this study, the problem to be examined is minimizing total completion time when setup times with learning effect are influential in parallel machine scheduling. It will be shown that the

1 Arş.Gör.Dr., Kırıkkale Üniversitesi, Endüstri Mühendisliği Bölümü, 71450 KIRIKKALE, teren@kku.edu.tr

2 Prof.Dr., Gazi Üniversitesi, Endüstri Mühendisliği Bölümü, 06570 Maltepe, ANKARA, erguner@gazi.edu.tr

(2)

problem is solved in O(n4) time by the assignment model developed. According to our research, this is the first study in which setup times with learning effect in parallel machine scheduling.

Keywords: Parallel Machine Scheduling, Setup Times, Learning Effect, Total Completion Time, Assignment Model.

Referanslar

Benzer Belgeler

Anahtar kelimeler: Paralel Makineli Çizelgeleme Problemi, Öğrenme Etkisi, Dinamik Geliş Zamanı, Maksimum Tamamlanma Zamanı, Tamsayılı Programlama, Sezgisel Yöntemler..

Ayrıca daha büyük boyutlu problemleri çözmek için U-NEH sezgisel yöntemi başlangıç çözüm alınarak tabu arama yöntemiyle ortalama olarak % 7.32 çözüm sonucu

Belirtilen konulara ek olarak, şube personelinin %76’sı teftiş kurulu tarafından iş faaliyetlerine katma değer sağlandı- ğını düşünürken bu oran genel

Keywords single-machine; weighted tardiness; stochastic processing times; stochastic scheduling; value-at-risk; probabilistic constraint; stochastic programming..

Data analysis confirmed our expectations regarding a diversified framing of issues concerning ethnic and religious minorities in the parliamentary work of ‘minority

the issue of educational rights content with providing the whole of the national citizens with equal educational opportunities without addressing the

with charge density above the critical value τc = 2/(m`B), upon addition of multivalent cations into the solution, the attractive force takes over the repulsive components and

Then there exists a node s such that the optimal value of the conditional p-center problem is equal to the maximum of the optimal value of the p-center problem solved for the first