The multi-resource generalized assignment problem (MRGAP) is an assignment problem in which each agent has more than one capacity-constrained resource. Although each agent cannot perform each job in real life, in the MRGAP literature it is generally assumed that each job can be assigned to each agent. In addition, working with as few agents as possible can create significant advantages, as each new agent creates audit tracking difficulties and additional costs. For this reason, in this study, the MRGAP problem, in which eligibility constraints are taken into account, has been addressed in a bi-objective manner. The objectives are to minimize the total load squares and the total number of agents. The objective of minimizing the total number of agents has been discussed for the first time in the MRGAP literature. These two objectives considered were scalarized by using the weighted sum method. A simulation annealing algorithm has been developed to solve large-scale problems. Randomly generated test problems were solved with the proposed methods and the obtained results were compared.
Çok kaynaklı genelleştirilmiş atama problemi (ÇKGAP), her ajanın birden fazla kapasite kısıtlı kaynağının olduğu bir atama problemidir. Gerçek hayatta ajanların her işi gerçekleştiremediği durumlarla karşılaşılmasına rağmen, ÇKGAP literatüründe genellikle her işin her ajana atanabildiği varsayılmaktadır. Ayrıca, her yeni ajanın denetleme, izleme güçlüğü ve ek maliyetler yaratması nedeniyle, mümkün olduğunca az ajanla çalışmak ciddi avantajlar yaratabilmektedir. Bu nedenle bu çalışmada, uygunluk kısıtlarının dikkate alındığı ÇKGAP problemi iki amaçlı olarak ele alınmıştır. Amaçlar, yük kareleri toplamının toplam ajan sayısının enküçüklenmesidir. Toplam ajan sayısının enküçüklenmesi amacı ÇKGAP literatürde ilk kez ele alınmıştır. Dikkate alınan iki amaç, ağırlıklı toplam yöntemi kullanılarak birleştirilmiştir. Büyük boyutlu problemlerin çözümü için bir tavlama benzetimi algoritması geliştirilmiştir. Rassal olarak türetilen test problemleri, önerilen yöntemler ile çözülmüş ve elde edilen sonuçlar karşılaştırılmıştır.
Primary Language | English |
---|---|
Subjects | Engineering |
Journal Section | Tasarım ve Teknoloji |
Authors | |
Publication Date | September 30, 2021 |
Submission Date | April 18, 2021 |
Published in Issue | Year 2021 Volume: 9 Issue: 3 |