Genetik Algoritma Yöntemi İle Toplu Üretim Planlama

Abstract

Bu çalışma temel olarak, son yıllarda optimizasyon problemlerinde yaygın olarak kullanılmakta olan genetik algoritmanın işleyiş prosedürlerini açıklayarak bir toplu üretim planlama probleminin çözümünde uygulamasını amaçlamaktadır. Çalışmada literatürden elde edilen bir toplu üretim planı probleminin çözümüne yönelik bir genetik algoritma geliştirilmiştir. Bu algoritmanın işletmelerde kolay ve hızlı uygulanabilirliğini sağlayan ve farklı genetik operatörlerle çalışılmasına olanak veren bir genetik algoritma bilgisayar programı .Net programlama dilinde hazırlanmıştır. Genetik algoritmanın optimum veya optimuma yakın çözüme ulaşma performansını etkileyen; başlangıç popülasyonu, seçim yöntemi, çaprazlama ve mutasyon olasılıkları gibi parametrelerin uygun değerlerinin, bu genetik algoritma programı için literatürden elde edilen bir toplu üretim problemi değerleri üzerinde deneyler yaparak belirlenmesine çalışılmıştır. Böylece kullanılan modelin geçerliliği araştırılmıştır. Genetik algoritma programı elektronik sektöründe televizyon üreticisi olan büyük ölçekli bir firmada uygulanarak bu firmanın üretim planlama koordinatörü tarafından değerlendirilmiş ve firmalarda uygulanabilir bulunmuştur. Sonuç olarak bu çalışmada literatürde birçok uygulama kısıtlarına sahip toplu üretim planlama problemi çözüm yöntemlerinin pratikte şirketlerde çok fazla uygulama fırsatı bulamadıkları şu günlerde genetik algoritmaların toplu üretim planlama problemlerinde şirketlerde uygulama fırsatı elde edebileceklerine dair birtakım sonuçlara varılarak genetik algoritmanın çözüm performansını artıracak parametre setleri belirlenmiştir.

The main aim of this study is to describe genetic algorithm solution procedures that have been used to optimize a wide variety of complex problems. The study investigates the use of genetic algorithms for solving the aggregate planning problems. This thesis firstly presents a genetic algorithm application for solving an aggregate production planning problem. According to this application, a genetic algorithm computer program is prepared by using .Net software language. This program enables firms to use genetic algorithm solution procedures easily for their aggregate plans. The performance of the algorithm depends on genetic parameters, such as number of initial population, reproduction operator, crossover rate and mutation rate. In the study, the set of genetic parameters is tried to be optimized to achieve optimal or suboptimal solutions of aggregate planning problems by using the computer program. Besides, the genetic algorithm program is applied in the firm that produces televisions in the electronic sector. Production planning coordinator of the finds the program as applicable in industry. As a conclusion, the thesis shows that genetic algorithm can be used to solve aggregate production planing problems in firms practically; although nowadays solution techniques of aggregate planning problems in the literature have some limitations for application in industry. And also the thesis gives the optimal parameter settings of the computer program.