Eşit olmayan hazırlama süreli tek makine toplam ağırlıklı gecikme problemlerinin parçacık ağırlıklı gecikme problemlerinin parçacık sürü optimizasyonu ile çözümü

Abstract

Verimliliğin ve etkinliğin son derece önemli olduğu günümüz rekabet ortamında, işletmeler rekabet avantajı sağlamak için hıza önem vermektedirler. Siparişlerin istenilen zamanda ve en az gecikme ile teslim edilmesi bütün işletmelerin ortak amaçları arasında yer almaktadır. Çizelgeleme işlemlerinin yapısındaki çeşitlilik ve karmaşıklık nedeniyle birçok çizelgeleme kuralı ve algoritma oluşturulmuştur. Çoğu algoritma kabul edilebilir yaklaşık sonuçlar bulmakta, bazıları ise optimum çözüm sunmaktadır. Parçacık Sürü Optimizasyonu (PSO) kuş sürüleri arasındaki sosyal etkileşimden yola çıkılarak oluşturulmuş bir optimizasyon tekniğidir. PSO, uygulamadaki kolaylık ve hızlı çözüm bulma özellikleri ile diğer optimizasyon teknikleri arasından ön plana çıkmaktadır. Bu çalışmada Parçacık Sürü Optimizasyonu (PSO) Algoritması kullanılarak Eşit Olmayan Hazırlama Süreli Tek Makine Toplam Ağırlıklı Gecikmenin optimum şekilde çözümlenmesi açıklanmıştır. Elde edilen sonuçlar toplam ağırlıklı gecikmenin PSO algoritması kullanılarak azaltılacağını göstermiştir.

In today's competitive environment, where efficiency and effectiveness are extremely important, businesses value speed to provide competitive advantage. Delivery of orders at the desired time and with minimum delay is among the common goals of all enterprises. Due to the diversity and complexity of the structure of scheduling processes, many scheduling rules and algorithms have been created. Most algorithms find acceptable results, while others offer the optimum solution. Particle Swarm Optimization (PSO) is an optimization technique based on the social interaction between bird flocks. PSO with the ease at application and speed of finding a solution comes to the forefront among the other optimization techniques. In this study, the optimal solution of Unequal Preparation Time Single Machine Total Weighted Delay using Particle Swarm Optimization (PSO) Algorithm is explained. The results show that the total weighted delay will be reduced by using the PSO algorithm.