Doktora Tezleri

Permanent URI for this collectionhttps://gcris.yasar.edu.tr/handle/123456789/13679

Browse

Now showing 1 - 3 of 3

Beklemesiz permütasyon akış tipi çizelgeleme problemleri için yeni çözüm teknikleri
(2024) Yüksel, Damla; Kandiller, Levent
No-Wait Permutation Flowshop Scheduling Problem (NWPFSP) is a scheduling problem variant where jobs must proceed through machines in a fixed order without waiting times between operations. This thesis explores innovative solution techniques for the NWPFSPs. The primary contributions of this thesis are twofold: single-objective optimization and bi-criteria optimization. For single-objective optimization, this thesis examines five mathematical model formulations — three using Mixed-Integer Linear Programming (MILP) and two using Constraint Programming (CP) — focused on separately minimizing makespan, total flow time, and total tardiness. One MILP model is enhanced with valid inequalities to address these objectives. A new Lower Bound (LB) mechanism based on the Shortest Path (SP) algorithm is developed to optimize makespan, total flow time, total tardiness, and the number of tardy jobs separately. Following that, two mathematical models, one belonging to the MILP class and the other to the CP class, have been studied for the number of tardy job minimization in NWPFSPs. A novel upper bound, the Sacrifice and Rearrange Heuristic (SRH), is introduced to minimize the number of tardy jobs. Optimizing the number of tardy jobs in NWPFSPs requires high-quality due dates, as they are crucial for improving performance metrics related to lateness. A new mechanism for generating high-quality due dates has been developed to address this. Incorporating the Sacrifice and Rearrange Heuristic (SRH), this mechanism ensures practical and effective due dates. For bi-criteria optimization, the NWPFSP is approached as a combinatorial optimization problem with two objectives, aiming to minimize total flow time and makespan simultaneously: Bi-Criteria No-Wait Permutation Flowshop Scheduling Problems (BI-CRI NWPFSPs). Initially, an MILP model formulation is explored to address BI-CRI NWPFSPs. Following this, Q-learning-guided algorithms are developed for Bi-CRI NWPFSPs. Q-learning, a well-known reinforcement learning technique, is employed to direct action selection, thereby reducing the need for random exploration during the iterative metaheuristic process. The developed Q-learning guided metaheuristics are Bi-Criteria Iterated Greedy Algorithm with Q-Learning (BC-IGQL) and Bi-Criteria Block Insertion Heuristic Algorithm with Q-Learning (BC-BIHQL). The performance of these algorithms is compared with other state-of-the-art approaches. Thus, this thesis advances the literature on the NWPFSPs by developing new solution techniques for both single-objective and bi-criteria scenarios.
Çok kriterli havaalanı kapı ataması problemi için kısıt-bazlı çizelgeleme yaklaşımları
(2024) Paldrak, Mert; Örnek, Mustafa Arslan; Öztürk, Cemalettin
Havalimanı operasyonlarının alanında, kapı atamalarının etkili bir şekilde yönetilmesi her zaman kritik bir endişe olmuştur, bu durum doğrudan havalimanlarının, havayollarının verimliliğini ve yolcuların genel deneyimini etkilemektedir. Geleneksel olarak, Havalimanı Kapı Atama Problemi (AGAP) ve Havalimanı Kapı Yeniden Atama Problemi (AGRP) birbirinden ayrı varlıklar olarak ele alınmış ve her biri diğerinden bağımsız olarak ele alınmıştır. Ancak, bu geleneksel yaklaşım zamanla sınırlılıklarını ortaya koymuştur, havalimanı operasyonlarının öngörülemeyen doğası nedeniyle başlangıç kapı atamaları ile sonraki yeniden atamalar arasındaki dinamik etkileşimi yakalayamamıştır. Bu tez, AGAP ve AGRP'nin birbiriyle bağlantılılığını keşfederek ve kapı yönetimindeki karmaşıklıklar ve belirsizliklerle başa çıkmada etkili bir başlangıç programının kritik önemini vurgulayarak bu boşluğu kabul eder ve köprüler. Havalimanı kapı atamalarına dahil olan çok sayıda paydaş ve başlangıç kapı atamasının gerekli sağlamlığı göz önüne alındığında, bu araştırma, paydaş beklentilerini karşılamayı ve yeniden atama süreci boyunca programın istikrarını korumayı amaçlayan üç amaçlı bir problemi ele alır. Bu karmaşık çok amaçlı meseleyi ele almak için, tez, farklı amaçları ve belirli problem değişkenlerini, örneğin havalimanı yoğunluğunu, karşılamak üzere tasarlanmış bir dizi yapıcı sezgiyi, İkili Tamsayı Programlama (BIP), Kısıtlama Programlama (CP) ve Ağ Modelleme (NM) tanıtır. Ampirik analizler, geleneksel matematiksel modellerin optimal çözümleri uygulanabilir bir hesaplama zaman çerçevesi içinde sunmada yetersiz kaldığını ortaya koymaktadır. Matematiksel modellerin verimliliğini artırmak için, amaca özel geçerli eşitsizlikler de önerilmiştir. Buna karşılık, tasarlanan yapıcı sezgiler, karar verme sürecini kolaylaştıran etkili uzlaşı çözümleri üretmede etkilidir. Uçakların sıralanması ve önceden belirlenmiş kriterlere dayanarak kapıların seçilmesi sürecini içeren bir süreç yoluyla geliştirilen özel yapıcı sezgiler, etkili uzlaşı çözümleri hızlı bir şekilde üretebilme konusunda olağanüstü bir yeteneğe sahiptir. Çözüm manzarasını daha da zenginleştiren tez, Adaptif Büyük Komşuluk Arama (ALNS) ve Açgözlü Rastgele Uyarlanabilir Arama Prosedürü (GRASP) performansını daha basit sezgilerle karşılaştırır. Çok Amaç-Odaklı ve Havalimanı Yoğunluğu-Odaklı Yapıcı Sezgilerin, ALNS ve GRASP'in karmaşıklık ve hesaplama taleplerini sadece eşleştirmekle kalmayıp, yüksek kaliteli çözümleri etkin bir şekilde elde ederek bu daha maliyetli yöntemleri geride bıraktığı sonucuna varır. Havalimanı Kapı Yeniden Atama Problemini ele alırken, tez, minimum kapı değişikliği ve ceza tabanlı olmak üzere iki BIP modeli ile birlikte bir senaryo tabanlı stokastik yaklaşım önerir. Kapı Atama Probleminde elde edilen optimal bir başlangıç programının kritik önemi gösterilerek, Adnan Menderes Uluslararası Havalimanı'ndan gerçek bir senaryo, çeşitli yapıcı sezgiler kullanılarak başlangıç programları üretmek için analiz edilir. Daha sonra, bu programlar havalimanı kapı yeniden atama modellerinde kullanılarak, gerçek zamanlı programlamanın performansı üzerindeki etkileri değerlendirilir. Hesaplama bulguları, sağlamlık ve havalimanı yoğunluğuna odaklanarak hazırlanan başlangıç programlarının, yeniden atama aşamasında kapı değişikliklerini önemli ölçüde azaltabileceğini öne sürmektedir. Son olarak, tez, farklı uçuş varış ve kalkış senaryolarını inceleyerek, senaryolar arasında kapılara atanan uçuş sayısındaki farklılıkları en aza indirmek için çeşitli programlama tekniklerini kullanır.
Havaalanı kaynaklarının pekiştirmeli öğrenme yöntemiyle sağlam planlanması çizelgelemesi
(2025) Yıldız, Müge Muhafız; Örnek, Mustafa Arslan; Avcı, Umut
Bir havalimanının işletilmesi, birçok aktörün yer aldığı son derece karmaşık bir operasyondur. Havalimanı yönetiminin temel misyonu; tüm havayollarına, yer hizmetleri şirketlerine ve diğer hizmet sağlayıcılara yeterli kapasiteyi ve en iyi çalışma koşullarını sağlamaktır. Uçuş kapısı atama, havalimanı yönetiminin çözmesi gereken en temel planlama problemlerinden biridir; bu problem, gelen uçakların mevcut kapı veya park pozisyonlarına atanmasını ve aynı zamanda operasyonel kısıtların sağlanmasını içerir. Genellikle uçuşların varış ve kalkış zamanları deterministik olarak kabul edilmekte ve bu kombinatoryal problemi çözmek için çeşitli yöneylem araştırması yöntemleri kullanılmaktadır. Ancak, gerçek yaşam senaryolarında bu deterministik çözümler çoğu zaman uygulanabilir değildir. Çünkü uçuşların varış ve kalkış saatleri belirsizlik içermektedir. Bu belirsizliklerle başa çıkmak ve sağlam bir çizelgeleme oluşturmak büyük önem taşımaktadır. Bu çalışmada, uçuş kapısı atama problemini çözmek için Pekiştirmeli Öğrenme (PÖ) algoritmaları geliştirilmiştir; çünkü bu yöntem sıralı karar verme sürecine dayanmaktadır ve acil ya da sık değişen durumlara uyum sağlayabilen esnek çözümler üretmeye olanak tanımaktadır. Bu çalışmayla aynı kapıda ardışık atanmış uçaklar arasında boş zamanların toplamı olarak hesaplanan çizelgenin sağlamlığını maksimize etmeye ve aynı zamanda aprona atanan uçak sayısını minimize etmeyi hedefliyoruz. Geliştirdiğimiz çeşitli PÖ algoritmalarını amaç fonksiyonlar bakımından matematiksel modellerle karşılaştırıyoruz. Anahtar kelimeler: Uçak atama problemi, pekiştirmeli öğrenme, Q-öğrenme, derin öğrenme, sağlam çizelgeleme

Browse

Browsing Doktora Tezleri by Department "LİSANSÜSTÜ EĞİTİM ENSTİTÜSÜ / ENDÜSTRİ MÜHENDİSLİĞİ ANABİLİM DALI"