HAZIRLIK ZAMANLARININ ÖĞRENME ETKİLİ OLDUĞU DURUMDA BİR AKIŞ TİPİ ÇİZELGELEME PROBLEMİ

Öz

Çizelgeleme problemleri ile ilgili yapılan çalışmalarda genellikle işlerin hazırlık zamanları ya ihmal edilmiş yada işlem zamanına dahil edilerek çözüm yaklaşımları geliştirilmiştir. Ancak bazı üretim sistemlerinde hazırlıkzamanları ihmal edilmeyecek kadar önemli olabileceği gibi işlem zamanlarını da hazırlık zamanlarından ayrıdüşünmek gerekebilir. Üretim sistemlerinde işler genellikle otomatik makine işlemlerine göre yapıldığı içinişlem zamanları işlem sırasına göre bir değişiklik göstermemektedir. Fakat hazırlık zamanları söz konusuolduğunda insan faktörü devreye girdiği için hazırlık işlemlerinin sık sık tekrarlanmasıyla hazırlık zamanlarındagittikçe bir azalma olmaktadır. Bu olgu çizelgeleme literatüründe öğrenme etkisi olarak tanımlanmaktadır. Buçalışmada iki-makineli akış tipi çizelgeleme problemi, hazırlık zamanlarının öğrenme etkili olduğu durum içinincelenecektir. Çizelgeleme literatüründe oldukça önemli yer tutan toplam tamamlanma zamanı performansölçütü olarak ele alınmıştır. Problem için bir matematiksel programlama yaklaşımı geliştirilerek farklı hazırlıkzaman aralıkları ve öğrenme etkilerine göre sonuçlar karşılaştırılmıştır. Ayrıca büyük boyutlu problemler içinsezgisel yaklaşımlar da geliştirilerek deneysel sonuçlar gösterilmiştir.

Anahtar Kelimeler

• Akış tipi çizelgeleme problemi, hazırlık zamanı, toplam tamamlanma zamanı, öğrenme etkisi, matematiksel programlama, sezgisel yöntem.

Kaynakça

1. Eren, T. ve Güner, E., “Paralel makineli
2. çizelgeleme probleminde öğrenme etkili
3. hazırlık zamanları”, Huten, Cilt 2, Sayı 4, s. 67-
4. , 2006.
5. Bagga, P.C. ve Khurana, K., “Two-machine
6. flowshop with separated sequence-independent
7. setup times: mean completion time criterion”,
8. Indian Journal of Management and Systems,

9. Volume 2, pp. 47-57, 1986.
10. Aldowaisan, T. ve Allahverdi, A., “Total
11. flowtime in no-wait flowshops with separated
12. setup times”, Computers & Operations
13. Research, Volume 25(9), pp. 757-765, 1998.
14. Allahverdi, A., “Minimizing mean flowtime in a
15. two-machine flowshop with sequenceindependent
16. setup times”, Computers &
17. Operations Research, Volume 27(2), pp. 111-
18. , 2000.
19. Allahverdi, A. ve Aldowaisan, T., “No-wait and
20. separate setup three-machine flowshop with total
21. completion time criterion”, International
22. Transactions in Operational Research,
23. Volume 7(3), pp. 245-264, 2000.
24. Aldowaisan, T., “A new heuristic and
25. dominance relations for no-wait flowshops with
26. setups”, Computers & Operations Research,
27. Volume 28(6), pp. 563-584, 2001.
28. Allahverdi, A. Ve Gupta, J.N.D. and
29. Aldowaisan, T., “A review of scheduling
30. research involving setup considerations”,
31. Omega, 27: pp.219-239, 1999.
32. Yang, W.–H. ve Liao, C.–J., “Survey of
33. scheduling reseach involving setup times”,
34. International Journal of Systems Science, 30
35. (2): 143-155, 1999.
36. Cheng, T.C.E., Gupta, J.N.D. ve Wang, G., “A
37. review of flowshop scheduling research with
38. setup times”, Production and Operations
39. Management, 9 (3): 262-282, 2000.
40. Eren, T. ve Güner, E., “Akış tipi çizelgeleme
41. problemlerinde işe-bağımlı öğrenme etkisi”,
42. K.H.O. Savunma Bilimleri Dergisi, Cilt 2(2),
43. s.1-11, 2003.
44. Eren, T. ve Güner, E., “Öğrenme etkili akış tipi
45. çizelgeleme probleminde ortalama akış
46. zamanının enküçüklenmesi”, Gazi Üniversitesi Mühendislik Mimarlık Fakültesi Dergisi, Cilt
47. (2), s. 119-124, 2004.
48. Lee W.-C. ve Wu C.-C. “Minimizing total
49. completion time in a two-machine flowshop
50. with a learning effect”, International Journal
51. of Production Economics, Volume 88, pp. 85–
52. , 2004.
53. Koulamas C. ve Kyparisis, G.J. “Single-machine
54. scheduling problems with past-sequencedependent
55. setup times” European Journal of
56. Operational Research, in press, 2006.
57. Garey, M.R., Johnson, D.S. ve Sethi, R., “The
58. complexity of flowshop and jobshop
59. scheduling”, Mathematics of Operations
60. Research, Volume 1(2), pp. 117-129, 1976.
61. Nawaz, M., Enscore, E.E. ve Ham, I., “A
62. heuristic algorithm for the m-machine, n-job
63. flow-shop sequencing problem”, Omega,
64. Volume 11, pp. 91–95, 1983.
65. Glover F., “Future paths for integer
66. programming and links to artificial intelligence”,
67. Computers and Operations Research, Volume
68. , pp. 533-549, 1986.
69. Jang, J.–S.R., Sun, C.T. ve Mizutani, E., Neurofuzzy
70. and soft computing: A computational
71. approach to learning and machine intelligence,
72. Prentice Hall, USA, 1997.
73. Fox, R.L., Optimization methods for engineering
74. design, Addision Wesley Publishing
75. Company, London, 1971.