Eşit olmayan alanlı tesis yerleşiminde evrimsel algoritma yaklaşımı

dc.contributor.advisorGülşen, Mehmet
dc.contributor.authorGülüm, Ekin
dc.date.accessioned2023-04-11T13:27:46Z
dc.date.available2023-04-11T13:27:46Z
dc.date.issued2022
dc.description.abstractYerleşme problemleri departman, makine, cihaz veya bir elektrik devresinde parçaları bazı kriterlere ve kısıtlara bağlı olarak yerleştirme problemleridir. Tesis yerleşim planlaması NP-Zor bir problem olmasından dolayı çözümü en zor problemlerden birisidir. Genel olarak amacı belirli sayıda departmanın en ideal yerleşimini yapmaktır. Bunu yaparken çoğunlukla gerçek uygulamada departmanların alanının birbirine eşit olmadığı varsayılmaktadır. Bu tez kapsamında, tesis yerleşim problemi alanının en önemli ve en çok ele alınan konularından olan eşit olmayan alanlı tesis yerleşimi (EOATY) problemi ele alınacaktır. Bu problemde departmanlar arası akışların zamanla değişmediğini yani “statik” olduğu varsayılmaktadır. Öncelikle literatürde matematiksel model kullanılarak çözülen doğrusal ve doğrusal olmayan problemler incelenmiştir. Bu modellemelerin yüksek sayıdaki departman sayılarını çözme yeterliliği olmadığından dolayı sezgisel ve meta- sezgisel algoritmalar incelenmiştir. Bunun sonucunda yeni bir evrimsel algoritma geliştirilmiştir. Problem parametreleri Taguchi deney metodu kullanılarak seçilmiştir. Daha sonrasında geliştirilen evrimsel algoritma literatürde de sıklıkla kullanılan belirli problem setlerinde denenip algoritmanın güçlülüğü raporlanmıştır. Yapılan çalışma bu literatürde daha önce farklı açılardan ele alınmış problemi, bir bütünlük içinde ele alarak alternatif konfigürasyonlarda çözüm üretilmesini sağlamıştır. Evrimsel algoritma yaklaşımı kullanılarak, yatay ve dikey FBS (Flexible Bay Stucture) ve STS (Slicing Tree Structure) konfigürasyonları için tesis yerleşim planı bulunmuştur. Placement of components on a layout based on a priori determined criteria and limitations is a well-known problem in facility layout planning, circuit design, or machine placement areas. Most layout problems are NP-Hard, and they cannot be solved optimally. The main objective in layout problems is to determine the relative positions of departments that minimize the flow cost among them. This study focuses on Unequal Area Facility Layout planning (UA-FLP), one of the most challenging areas in facility layout research. The problem is solved as a static flow problem, assuming that flows between departments are not changing over time. As a first step of the study, mathematical models used previously to solve linear and nonlinear problems are thoroughly examined. Secondly, heuristic and meta-heuristic algorithms have been investigated since mathematical models are not capable of solving problems with a large number of departments. As a result, a new evolutionary algorithm has been developed. Parameters of the algorithm were selected using the Taguchi experimental method. The algorithm was tested on problem sets that are also frequently used in the literature, and its performance was analyzed. The proposed approach provides alternative layout configurations under a single framework. Contrary to the previous works that focus on a single configuration, the proposed evolutionary algorithm approach generates three alternative solutions, each with a separate layout configuration. Three alternatives considered include horizontal and vertical FBSs (Flexible Bay Structure) and STS (Slicing Tree Structure).en_US
dc.identifier.urihttp://hdl.handle.net/11727/8724
dc.language.isoturen_US
dc.publisherBaşkent Üniversitesi Fen Bilimler Enstitüsüen_US
dc.rightsinfo:eu-repo/semantics/openAccessen_US
dc.subjectEşit olmayan alanlı tesis yerleşimien_US
dc.subjectEvrimsel Algoritmaen_US
dc.subjectFBSen_US
dc.subjectSTSen_US
dc.subjectTaguchi metoduen_US
dc.titleEşit olmayan alanlı tesis yerleşiminde evrimsel algoritma yaklaşımıen_US
dc.typemasterThesisen_US

Files

Original bundle

Now showing 1 - 1 of 1
No Thumbnail Available
Name:
10466918.pdf
Size:
2.29 MB
Format:
Adobe Portable Document Format
Description:

License bundle

Now showing 1 - 1 of 1
No Thumbnail Available
Name:
license.txt
Size:
1.71 KB
Format:
Item-specific license agreed upon to submission
Description: