Çoklu dönem boyama ve gruplama problemi için optimizasyon ve sezgisel yaklaşımlar

Abstract

Bu tezde, iplik boyama üreticisi olan firmada gerçek hayattaki bir problem için birden çok vardiyalı boyama ve harmanlama problemi ele alınmıştır. Makinelerin ağırlığına, üretim miktarına ve hacim kapasitesine ek olarak, iplikler büyük kazanlarda işleme alındığında flotte, renk türleri, renk yüzdeleri ve müşteri siparişlerinin kimyasal tarifi gibi bir dizi teknik boyama etkileşim kısıtlaması vardır. boya likörü olarak bilinen su, ayrıca aynı vardiyada boyama işlemine yardımcı olacak bir dizi kimyasal madde içerir. Bildiğimiz kadarıyla literatürde bu kombinatoryal optimizasyon problemini çözecek bir çalışma bulunmamaktadır. Bu çalışma, şirket için atanmamış işlerin ve kullanılan kazanların sayısını en aza indirmek için verimli bir çizelgeleme problemi yaratmayı amaçlamaktadır. Böylece problem için iki matematiksel model geliştirilmiş ve küçük, orta ve büyük boyutlu örnekler için optimal sonuçlar elde edilmiştir. Çalışılan problem NP-hard olduğundan, problemi çözmek için iki sezgisel algoritma da önerilmiştir. On altı deney ve rastgele seçim geliştirildi. Önerilen algoritmaların performansı detaylı bir şekilde karşılaştırılmıştır.

In this thesis, the multi-period dyeing, and batching problem is addressed for a real-life problem in the yarn dying manufacturer company. In addition to weight, production quantity, and volume capacity of the Dyeing Machines (DM), there is a set of technical dyeing interaction constraints such as flotte, colour types, and percentages, and chemical recipe of customer orders when yarns are immersed in a large DM of coloured water known as the dye-liquor that includes dyestuffs, plus a range of chemicals to assist the dyeing process in the same shift. To the best of our knowledge, there is no study in the literature to solve this combinatorial optimization problem. This study aims to create an efficient production schedule for the company which minimises the number of unassigned jobs and used DMs. Hence, two mathematical models are formulated for the problem and optimal results are obtained for small, medium, and large-sized instances. As the studied problem is NP-hard, two heuristic algorithms are also proposed to solve the problem in reasonable computational times. The performance of the proposed algorithms is evaluated with a detailed computational experiment. Finally, conclusions and future studies are presented.