Çizelgeleme problemlerinin çözümünde hibrit biyocoğrafya tabanlı optimizasyon algoritmasının kullanımı

Orhan Engin; Ahmetcan Özmete; Sefa İpek; Yunus Emre Karoğlu

doi:10.46578/humder.1256671

Çizelgeleme problemlerinin çözümünde hibrit biyocoğrafya tabanlı optimizasyon algoritmasının kullanımı

Öz

Biyocoğrafya Tabanlı Optimizasyon (BTO), habitat türlerinin göçünden esinlenerek oluşturulan evrimsel bir algoritmadır. 2008 yılında Simon tarafından geliştirilen bu yöntem, optimizasyon problemlerinin çözümünde başarılı bir şekilde kullanılmaktadır. Biyocoğrafya tabanlı optimizasyon, esnek ve çok yönlü bir algoritmadır fakat en zor kombinatoryal optimizasyon probleminden biri olan atölye çizelgeleme problemlerini çözmek için kullanıldığında yetersiz kaldığından dolayı Hibrit Biyocoğrafya Tabanlı Optimizasyon (HBTO) geliştirilmiştir. Yapılan araştırmalar sonucunda HBTO yönteminin BTO’ya göre daha etkili ve esnek olduğu keşfedilmiştir. HBTO farklı kombinatoriyel optimizasyon problemlerinde kullanılabilen bir algoritmadır. Bu araştırmada, hibrit biyocoğrafya tabanlı optimizasyon algoritmasının çizelgeleme problemlerinin çözümünde kullanımı incelenmiştir. HBTO’nun çizelgeleme problemlerinin çözümünde kullanımı ile ilgili literatür araştırması yapılmıştır.

Anahtar Kelimeler

Kaynakça

"Survey of biogeography based optimization," IEEE International Students' Conference on Electrical, Electronics and Computer Science (SCEECS) (2018) 1-8.
H. Ma, D. Simon, P. Siarry, Z. Yang and M. Fei, Biogeography-based optimization: a 10-year review, in IEEE Transactions on Emerging Topics in Computational Intelligence, 1, 5 (2017) 391-407.
D. Simon, "Biogeography-based optimization," in IEEE Transactions on Evolutionary Computation, 12, 6 (2008) 702-713.
A. K. Bansal, R. Kumar and R. A. Gupta, Economic analysis and power management of a small autonomous hybrid power system (SAHPS) using biogeography based optimization (BBO) algorithm, in IEEE Transactions on Smart Grid, 4, 1 (2013) 638-648.
X. Li, J. Wang, J. Zhou and M. Yin, A perturb biogeography based optimization with mutation for global numerical optimization, Applied Mathematics and Computation, 218, 2 (2011) 598-609.
H. Ma, D. Simon, Blended biogeography-based optimization for constrained optimization, Engineering Applications of Artificial Intelligence, 24, 3 (2011) 517-525.
D. Simon, M. Ergezer and D. Du, Population distributions in biogeography-based optimization algorithms with elitism, 2009 IEEE International Conference on Systems, Man and Cybernetics, San Antonio, TX, USA, (2009) 991-996.
X Wang, H Duan, “A hybrid biogeography-based optimization algorithm for job shop scheduling problem”, Computers & Industrial Engineering, 73 (2014) 96-114.

E.N. Lorenz, Deterministic nonperiodic flow, Journal of Atmospheric Sciences, 20, (1963)130-141.
O. Engin, M.K. Yılmaz, M.E. Baysal, A. Sarucan, Solving fuzzy job shop scheduling problems with availability constraints using a scatter search method, Journal of Multiple-Valued Logic & Soft Computing, 21, 3-4 (2013) 317-334.
M.Yin, and X. Li, A hybrid bio-geography based optimization for permutation flow shop scheduling, Scientific Research and Essays, 6, 10 (2011) 2078-2100. J. Lin, S. Zhang. An effective hybrid biogeography-based optimization algorithm for the distributed assembly permutation flow-shop scheduling problem, Computers & Industrial Engineering, 97 (2016) 128-136.
J. Huang and X. Gu, Distributed assembly permutation flow-shop scheduling problem with sequence-dependent set-up times using a novel biogeography-based optimization algorithm, Engineering Optimization, 54, 4 (2022) 593-613.
Y. Wang, X. Li, A hybrid chaotic biogeography based optimization for the sequence dependent setup times flowshop scheduling problem with weighted tardiness objective, in IEEE Access, 5 (2017) 26046-26062.
S. Liu, P. Wang, J. Zhang, An improved biogeography-based optimization algorithm for blocking flow shop scheduling problem. Chinese J. Electron., 27 (2018) 351-358.
F. Zhao, S. Qin, Y. Zhang, W. Ma, C. Zhang and H. Song, A hybrid biogeography-based optimization with variable neighborhood search mechanism for no-wait flow shop scheduling problem, Expert Systems with Applications, 126 (2019) 321-339.
M. Huang, S. Shi, X. Liang, X. Jiao and Y. Fu, An improved biogeography-based optimization algorithm for flow shop scheduling problem, IEEE 8th International Conference on Computer Science and Network Technology (ICCSNT) (2020) 59-63.
S.H.A. Rahmati, M. Zandieh, A new biogeography-based optimization (BBO) algorithm for the flexible job shop scheduling problem, The International Journal of Advanced Manufacturing Technology, 58 (2012) 1115-1129.
Y. Yang, A modified biogeography-based optimization for the flexible job shop scheduling problem, Mathematical Problems in Engineering, Hindawi, (2015)1-10.
Y. An, X. Chen, Y. Li, Y. Han, J. Zhang and H. Shi, An improved non-dominated sorting biogeography-based optimization algorithm for the (hybrid) multi-objective flexible job-shop scheduling problem, Applied Soft Computing, 99 (2021) 106869.
Y. An, X. Chen, Y. Li, J. Zhang, J. Jiang, Flexible job-shop scheduling and heterogeneous repairman assignment with maintenance time window and employee timetable constraints. Expert Systems with Applications 186 (2021) 115693.
S.S. Kim, J. H. Byeon, H. Yu, H. Liu, Biogeography-based optimization for optimal job scheduling in cloud computing, Applied Mathematics and Computation, 247 (2014) 266-280.
H. Piroozfard, K. Y. Wong, A. D. Asl, An improved biogeography-based optimization for achieving optimal job shop scheduling solutions, Procedia Computer Science, 115 (2017) 30-38.
M. Harrabi, O.B. Driss, K. Ghedira, A hybrid evolutionary approach to job-shop scheduling with generic time lags. Journal of Scheduling 24 (2021) 329–346.
J. Lin, A hybrid biogeography-based optimization for the fuzzy flexible job-shop scheduling problem, Knowledge-Based Systems, 78 (2015) 59-74
O. Engin, A. Fığlalı, Akış tipi çizelgeleme problemlerinin genetik algoritma yardımı ile çözümünde uygun çaprazlama operatörünün belirlenmesi, Doğuş Üniversitesi Dergisi, 6 (2002) 27-35.
S. Külahlı, O. Engin, İ. Koç, A new hybrid scatter search method for solving the flexible job shop scheduling problems, Celal Bayar University Journal of Science, 17, 4 (2021) 347-359.
O. Engin, C. Kahraman, M. K. A Yilmaz, Scatter search method for multiobjective fuzzy permutation flow shop scheduling problem: a real world application. In computational intelligence in flow shop and job shop scheduling, (2009)169-189 Springer, Berlin, Heidelberg.

Ayrıntılar

Birincil Dil

Türkçe

Konular

Endüstri Mühendisliği

Bölüm

Derleme

Yazarlar

Orhan Engin ^*
0000-0002-7250-0317
Türkiye

Ahmetcan Özmete
0000-0002-1287-9644
Türkiye

Sefa İpek
0000-0002-7586-4060
Türkiye

Yunus Emre Karoğlu
0000-0003-2403-8970
Türkiye

Yayımlanma Tarihi

28 Nisan 2023

Gönderilme Tarihi

26 Şubat 2023

Kabul Tarihi

13 Nisan 2023

Yayımlandığı Sayı

Yıl 2023 Cilt: 8 Sayı: 1

DOI

https://doi.org/10.46578/humder.1256671

IZ

https://izlik.org/JA46WF25AW

Kaynak Göster

RIS / Bibtex

APA

Engin, O., Özmete, A., İpek, S., & Karoğlu, Y. E. (2023). Çizelgeleme problemlerinin çözümünde hibrit biyocoğrafya tabanlı optimizasyon algoritmasının kullanımı. Harran Üniversitesi Mühendislik Dergisi, 8(1), 68-77. https://doi.org/10.46578/humder.1256671

AMA

1.Engin O, Özmete A, İpek S, Karoğlu YE. Çizelgeleme problemlerinin çözümünde hibrit biyocoğrafya tabanlı optimizasyon algoritmasının kullanımı. HUMDER. 2023;8(1):68-77. doi:10.46578/humder.1256671

Chicago

Engin, Orhan, Ahmetcan Özmete, Sefa İpek, ve Yunus Emre Karoğlu. 2023. “Çizelgeleme problemlerinin çözümünde hibrit biyocoğrafya tabanlı optimizasyon algoritmasının kullanımı”. Harran Üniversitesi Mühendislik Dergisi 8 (1): 68-77. https://doi.org/10.46578/humder.1256671.

EndNote

Engin O, Özmete A, İpek S, Karoğlu YE (01 Nisan 2023) Çizelgeleme problemlerinin çözümünde hibrit biyocoğrafya tabanlı optimizasyon algoritmasının kullanımı. Harran Üniversitesi Mühendislik Dergisi 8 1 68–77.

IEEE

[1]O. Engin, A. Özmete, S. İpek, ve Y. E. Karoğlu, “Çizelgeleme problemlerinin çözümünde hibrit biyocoğrafya tabanlı optimizasyon algoritmasının kullanımı”, HUMDER, c. 8, sy 1, ss. 68–77, Nis. 2023, doi: 10.46578/humder.1256671.

ISNAD

Engin, Orhan - Özmete, Ahmetcan - İpek, Sefa - Karoğlu, Yunus Emre. “Çizelgeleme problemlerinin çözümünde hibrit biyocoğrafya tabanlı optimizasyon algoritmasının kullanımı”. Harran Üniversitesi Mühendislik Dergisi 8/1 (01 Nisan 2023): 68-77. https://doi.org/10.46578/humder.1256671.

JAMA

1.Engin O, Özmete A, İpek S, Karoğlu YE. Çizelgeleme problemlerinin çözümünde hibrit biyocoğrafya tabanlı optimizasyon algoritmasının kullanımı. HUMDER. 2023;8:68–77.

MLA

Engin, Orhan, vd. “Çizelgeleme problemlerinin çözümünde hibrit biyocoğrafya tabanlı optimizasyon algoritmasının kullanımı”. Harran Üniversitesi Mühendislik Dergisi, c. 8, sy 1, Nisan 2023, ss. 68-77, doi:10.46578/humder.1256671.

Vancouver

1.Orhan Engin, Ahmetcan Özmete, Sefa İpek, Yunus Emre Karoğlu. Çizelgeleme problemlerinin çözümünde hibrit biyocoğrafya tabanlı optimizasyon algoritmasının kullanımı. HUMDER. 01 Nisan 2023;8(1):68-77. doi:10.46578/humder.1256671

Çizelgeleme problemlerinin çözümünde hibrit biyocoğrafya tabanlı optimizasyon algoritmasının kullanımı

Çizelgeleme problemlerinin çözümünde hibrit biyocoğrafya tabanlı optimizasyon algoritmasının kullanımı

Öz

Anahtar Kelimeler

Kaynakça

Ayrıntılar

Birincil Dil

Konular

Bölüm

Yazarlar

Yayımlanma Tarihi

Gönderilme Tarihi

Kabul Tarihi

Yayımlandığı Sayı

DOI

IZ

Kaynak Göster

Cited By

PARALEL İŞLEMCİLİ ESNEK AKIŞ ATÖLYESİ ÇİZELGELEME PROBLEMLERİ İÇİN STOKASTİK ÇÖZÜM YAKLAŞIMI

Çizelgeleme Problemlerinin Çözümünde Pekiştirmeli Öğrenme Etkisinin Analizi

Esnek Akış Tipi Çizelgeleme Problemlerinin Araştırılması: Bibliyometrik Analiz