Öğretme-Öğrenme algoritmasını kullanarak iki yönlü karışık modelli montaj hattı dengeleme
Öğretme-Öğrenme-Tabanlı Eniyileme (ÖÖTE) algoritması, diğer popülasyon-tabanlı algoritmalar kadar etkin olduğu ortaya konmuş, popülasyon-tabanlı bir eniyileme algoritmasıdır. Bu makalenin temel amacı, ÖÖTE algoritmasını kullanarak iki yönlü karışık modelli montaj hattı dengeleme problemini ilk defa...
| Main Author: | |
|---|---|
| Format: | Article |
| Language: | English |
| Published: |
Pamukkale University
2018-08-01
|
| Series: | Pamukkale University Journal of Engineering Sciences |
| Subjects: | |
| Online Access: | http://dergipark.gov.tr/pajes/issue/38891/454095?publisher=pamukkale |
| Summary: | Öğretme-Öğrenme-Tabanlı
Eniyileme (ÖÖTE) algoritması, diğer popülasyon-tabanlı algoritmalar kadar etkin
olduğu ortaya konmuş, popülasyon-tabanlı bir eniyileme algoritmasıdır. Bu
makalenin temel amacı, ÖÖTE algoritmasını kullanarak iki yönlü karışık modelli
montaj hattı dengeleme problemini ilk defa çözmektir. Yakın zamanda, stokastik
iki yönlü tek modelli montaj hattı dengeleme problemini çözmek için [1]’de
melez öğretme-öğrenme-tabanlı eniyileme (MÖÖTE) algoritması önerilmiştir.
[1]’de MÖÖTE algoritması en iyi bilinen 10 farklı meta-sezgisel algoritma ile
karşılaştırılmıştır. Yapılan testler MÖÖTE algoritmasının diğer algoritmalara
göre daha üstün bir performans sergilediğini ortaya koymuştur. Bu makalede
ayrıca, MÖÖTE algoritması iki yönlü karışık modelli montaj hattı dengeleme
problemini çözmek için adapte edilmiş ve algoritmanın performansı test
edilmiştir. Bu çalışmanın amacı önceden tanımlanmış çevrim süresinde karşılıklı
eşleşen istasyon sayısını ve toplam istasyon sayısını en aza indirmektir.
Literatürden alınan test problem grupları üzerinden kapsamlı bir deneysel
çalışma gerçekleştirilmiştir ve algoritmaların performansları var olan yaklaşımlarla
karşılaştırılmıştır. Deneysel çalışmalar ÖÖTE algoritmasının karşılaştırılan
diğer en iyi bilinen sezgisel algoritmalara karşı göze çarpan bir potansiyele
sahip olduğunu ve problemin çözümünde MÖÖTE algoritmasının bilinen en iyi
sezgisel algoritmalar kadar iyi performans sergilediğini ortaya koymuştur. |
|---|---|
| ISSN: | 1300-7009 2147-5881 |