Optimizing Time Utilization of FMS

The aim of the research is to solve the problem of simultaneous production on the flexible manufacturing system with different combination of product types and quantities that will give maximal utilization of production system. The presumption for good utilization of FMS (Flexible Manufacturing System) is in forming of working order with such product type structure that will make possible of production processing with minimal time load of complete production system. Working order structure from the point of product types and quantities is dictated by market demands that are known earlier. Because the structure of particular working order is not harmonized with the exploitation characteristics of FMS, we are faced with problem how to realize working order in such conditions as well as how to achieve main goal: shorter machining cycle with less time occupation of production system. The method based on two phases for solving problem of control working order realization is presented in the work. In the first phase the selection of optimal combination of process plans which gives minimal time load of production system through simultaneous production of different products and their quantities is given. In the second phase the order of part production and the order of particular operations processing is optimized. The optimization problem in both phases of control is solved by application of genetic algorithm approach. The software for computing and optimizing of processing order on FMS is developed

A Random Keys Genetic Algorithm for Job Shop Scheduling

https://deepblue.lib.umich.edu/bitstream/2027.42/154143/1/39015099114574.pd

Öngerilmeli Beton Köprü Kirişlerin Diferansiyel Gelişim Algoritması Ile Optimum Tasarımı

Konferans Bildirisi-- İstanbul Teknik Üniversitesi, Teorik ve Uygulamalı Mekanik Türk Milli Komitesi, 2017Conference Paper -- İstanbul Technical University, Theoretical and Applied Mechanical Turkish National Committee, 2017Bu çalışmada, prefabrike öngerilmeli beton köprü kirişlerinden oluşan ( I Profil ) köprü üst yapılarının, diferansiyel gelişim algoritması tabanlı teknikle, beton ve donatısı esas alınarak maliyet optimizasyonunu başarmak amaçlanmıştır. Tasarımda, elemanın yüksekliği boyunca şekil değiştirmenin lineer olduğu, kesit çatlamadan önce gerilmenin şekil değiştirmeyle lineer orantılı olduğu, kesit çatladıktan sonra betondaki çekme gerilmelerinin ihmal edildiği kabulleri yapılmaktadır. Bu çalışmada tek açıklıklı köprü üst yapısını oluşturan dolu gövdeli kirişler ile yerinde dökme tekniği kullanılarak inşa edilmiş tabliye elemanı dikkate alınmak sureti ile optimum tasarım gerçekleştirilecektir. Kullanılacak kiriş tipi I kesit olup öncekim tekniği tercih edilmiştir. Yapılan bu araştırmada, belirli sınırlayıcılar arasında sonsuz sayıda değerden oluşturulabilecek 70 adet çözüm kümesinin mutasyon, çaprazlama ve karşılaştırma operatörleri uygulanmak suretiyle belirlenmiş iterasyon sayısınca çözümü yapılmış ve hata değeri minimuma indirilmiştir. Sonuç olarak, Diferansiyel Gelişim Algoritması tekniği ile köprü kirişlerinin maliyet yönünden optimum tasarımı başarıyla gerçekleştirilmiştir. Algoritma bir uygulama projesine uyarlanmış ve yaklaşık %12 civarında kazanç elde edilmiştir. Böylece, Diferansiyel Gelişim Algoritması tekniğinin yapısal optimizasyon problemlerinin çözümünde etkin bir şekilde kullanılabileceği gösterilmiştir.In this study, it was aimed to achieve the cost optimization by using the bridge top structures (I profile) consisting of prefabricated prestressed concrete bridge beams, differential development algorithm based technique, concrete and equipment. In design, assumptions are made that the deformation along the height of the element is linear, that the tensile is linearly proportional to the shape change before the section cracks, then the section is cracked, and then the tensile stresses in the base are neglected. The optimum design will be realized by considering the full body beams forming the single span bridge upper structure and the plating elements constructed using in situ casting technique. The type of beam to be used is section I, and the first technique is preferred. In this research, the number of iterations determined by applying mutation, crossover and comparison operators of 70 solution sets which can be formed from infinite number of values between certain limiters is solved and the error value is minimized. As a result, optimum design of the bridge beams in terms of cost has been successfully accomplished by the technique of Differential Development Algorithm. The algorithm was adapted to an application project and a gain of around 12% was achieved. Thus, it has been shown that the Differential Development Algorithm technique can be used effectively in solving structural optimization problems

Reproduction operator optimization of Genetic Algorithms in flowshop scheduling problems

Bu çalışmada Akış tipi çizelgeleme problemlerinin Genetik algoritma ile çözümünde çözüm süresi ve kalitesi üzerinde etkin olan üreme operatörü belirlenmiştir. Literatürde kullanılan Akış zamanlı rulet çemberi ve Yapay seçim yöntemi ile yeni geliştirilen Kısmi yapay seçim, Makine verimli rulet çemberi ve Ters yapay seçim üreme yöntemleri farklı büyüklükteki 10 problem üzerinde denenmiştir. İşlem süreleri, üniform dağılıma uygun olarak ?1-25? dakika arasında rassal olarak üretilen problemler üzerinde yapılan toplam 1250 adet deney sonucunda, akış tipi çizelgeleme problemlerinin Genetik algoritma ile çözümünde, iki makine problemleri için kısmı yapay seçim; çok makine problemleri için akış zamanlı rulet çemberi iyi performans göstermiştir  Anahtar Kelimeler: Çizelgeleme, Genetik Algoritma, üreme yöntemi, parametre optimizasyonu.In this study reproduction operators of genetic algorithms are tested for solving flowshop scheduling problems which are in NP-hard class and the most effective operator is determined. In addition to flowtime roulette wheel and artificial reproduction method, three new developed reproduction methods namely, partial artificial reproduction, machine utility roulette wheel and inverse artificial reproduction are tested on different scaled flowshop scheduling problems with a Genetic algorithm program coded in Turbo Pascal. Processing times of the jobs in machines are generated randomly between ?1- 25? minutes according to uniform distribution. Problems are examined in two categories: 2-machine and multi-machine problems. In 2-machine problems the optimal solutions are determined with Johnson Algorithm and then compared with the solutions obtained with the Genetic Algorithms for different reproduction operators in six different scaled problems. In multi-machine problems the same reproduction operators are tested for 3-machine x 10-job, 4-machine x 10-job, 5-machine x 10-job and 7-machine x 15-job problems. The most effective reproduction operator is determined for both categories according to the results of 1250 experiments. As a result, partial artificial reproduction is determined to be the best performing reproduction operator for 2-machine problems and flowtime roulette wheel for multi-machine problems depending on the best makespan values. Keywords: Scheduling, Genetic Algorithm, reproduction operator, parameter optimization

Akış Tipi Çizelgeleme Problemlerinin Genetik Algoritma Yardımı ile Çözümünde Uygun Çaprazlama Operatörünün Belirlenmesi

In this study crossover operators of Genetic Algorithms are tested for flowshop scheduling problems which are in NP-hard class and the most effective operator is determined. Six crossover operators are tested on different scaled flowshop scheduling problems with long processing times. Problems are examined in two categories: 2 machine and multi machine problems. In 2-machine problems six different scaled problems were used which are produced randomly. For multi-machine problems seven different scaled reference problems were used which are produced by J. Carlier. The most effective crossover operators are determined for both categories according to the results of 2050 experiments.Bu çalışmada tamamlanma zamanı (Cmax) kriterli akış tipi çizelgeleme problemlerinin Genetik algoritma yardımı ile çözümünde uygun çaprazlama operatörünün belirlenmesine çalışılmıştır. Genetik algoritmanın çözüm performansını önemli ölçüde etkileyen parametrelerden birisi olan çaprazlama operatörünün akış tipi çizelgeleme problemleri için en etkinini belirlemek amacıyla bu tip problemlerin çözümüne uygun olan altı ayrı çaprazlama operatörü; işlem süreleri 1-1000 dakika aralığında üniform dağılıma göre rassal olarak oluşturulan iki makine-çok iş ve J. Carlier (1978) tarafından geliştirilen ve işlem süreleri [1-1000] dakika aralığında değişen çok makine-çok iş problemleri üzerinde test edilmiştir. Etkin çaprazlama yönteminin makine sayısına bağlı olarak değiştiği belirlenmiştir

Akış Tipi Çizelgeleme Problemlerinin Genetik Algoritma Yardımı ile Çözümünde Uygun Çaprazlama Operatörünün Belirlenmesi

In this study crossover operators of Genetic Algorithms are tested for flowshop scheduling problems which are in NP-hard class and the most effective operator is determined. Six crossover operators are tested on different scaled flowshop scheduling problems with long processing times. Problems are examined in two categories: 2 machine and multi machine problems. In 2-machine problems six different scaled problems were used which are produced randomly. For multi-machine problems seven different scaled reference problems were used which are produced by J. Carlier. The most effective crossover operators are determined for both categories according to the results of 2050 experiments.Bu çalışmada tamamlanma zamanı (Cmax) kriterli akış tipi çizelgeleme problemlerinin Genetik algoritma yardımı ile çözümünde uygun çaprazlama operatörünün belirlenmesine çalışılmıştır. Genetik algoritmanın çözüm performansını önemli ölçüde etkileyen parametrelerden birisi olan çaprazlama operatörünün akış tipi çizelgeleme problemleri için en etkinini belirlemek amacıyla bu tip problemlerin çözümüne uygun olan altı ayrı çaprazlama operatörü; işlem süreleri 1-1000 dakika aralığında üniform dağılıma göre rassal olarak oluşturulan iki makine-çok iş ve J. Carlier (1978) tarafından geliştirilen ve işlem süreleri [1-1000] dakika aralığında değişen çok makine-çok iş problemleri üzerinde test edilmiştir. Etkin çaprazlama yönteminin makine sayısına bağlı olarak değiştiği belirlenmiştir