Yapay sinir ağları ile atölye çizelgelemede yeni bir yöntem geliştirilmesi ve bu yöntemin uygulanması

Abstract

Bir sistemin davranışlarını iyi bir şekilde temsil kabiliyetine sahip bir modelleme tekniği olan benzetim, yapay zeka teknikleriyle beraber ele alındığında etkili bir karar verme yapısı oluşturulabilir. Bu çalışmada, Atölye çizelgeleme tasarımında benzetim ve yapay sinir ağı kullanarak, tezgah seçimi, malzeme taşıma sistemi seçimi ve sistemde kullanılacak öncelik kuralı seçimi için bir sistem geliştirilmiştir. Yapay sinir ağı modeli olarak geriye yayma algoritması (GYA - backpropagation) ağı kullanılmıştır. Çalışmada önce gerçeğe uygun sonuçlar üretebilen, eğitilmiş yapay sinir ağı elde edilmiştir. Ağı eğitmek ve gerekli olan örneklerin elde edilmesi için bilgisayar ortamında benzetim tekniğinden faydalanılmıştır. Daha sonra, karar verme ve bu kararın geçerli olduğu değerler aralığını bulma ve yorumlama yer almaktadır. Performans kriterlerinin belirli bir değerler kümesini sağlayabilecek olan, donanım konfigürasyonu ve çizelgeleme stratejisini belirleyebilmek için, eğitilmiş yapay sinir ağlarından yararlanılmıştır. Yapay sinir ağı tarafından teklif edilen sonuç ya da sonuçların benzetimi sonunda, performans kriterlerinin beklenen değerlerinden sapma miktarları hesaplanarak karar verme işlemi için bir çizelge halinde sunulmuştur. Performans ölçümünde kullanılan kriterler, ortalama akış zamanı, ortalama gecikme, maksimum tamamlanma zamanı ve tezgah merkezleri kullanım oranlandır. Son olarak, hem karar verme işleminde yardımcı olabilecek hem de verilen kararların geçerli olduğu alanı belirleyebilecek bir etki analizi ile sistemin farklı durumlar karşısında nasıl bir tepki verebileceği ortaya koyulmuştur. Bunların sonucunda da karar verici, sistem hakkında daha etkili kararlar alabilecektir.