Genetik algoritma ile hat dengeleme

Abstract

Günümüzün rekabet ortamında, isletmeler en az miktarda kaynak kullanarak, müşteri gereksinimlerinin hızlı bir şekilde belirlenmesi ve çözülmesi için farklı teknikler kullanmaktadır. Bu şekilde dünyada diğer şirketlerle daha iyi koşullarda rekabet etme yeteneği kazanmaktadırlar. Bu yüzden, hızlı değişen müşteri talepleri karsısında özellikle üretim planlarını veya hizmet planlarının yani faaliyet planlarını en çabuk oluşturan şirketler rekabette bir adım öne geçmektedir. Sürekli değişen ve globalizasyon ile birlikte bu değişimin hızlanması rekabet ortamında hızlı karar vermeyi ve kararların hızlı bir şekilde uygulanmasını gerektirmektedir.Genetik Algoritmalar (GA) doğal seçim ilkelerine ve popülasyon genetiğine dayanan etkin bir arama yöntemidir. Bu GA'lar işletme mühendisliğine ve bilim dünyasındaki problemlere başarılı bir şekilde uygulanabilmiştir.(Golberg, 1994) GA'lar rastsal operatörler kullanırlar ve bu operatörleri muhtemel sonuçların elde edileceği çalışma alanında yeni noktaların oluşturulması için kullanır. (Erick Cantu Paz, 1995Son yıllarda GA'lar çok zor problemlerin çözümünde kullanılmıştır. Zor problemler büyük popülâsyonlara ihtiyaç duyar ve bu büyük popülâsyonlarda çok büyük hesaplama maliyetlerine neden olurlar. GA'lar ile uğraşan daha önceki çalışmaların konsantre oldukları önemli konu, operasyon zamanlarının minimizasyonu veya azaltılması ile birlikte kabul edilebilir bir sonucun ortaya konulabilmesidir. (Erick Cantu Paz,1995) Bu, GA'ların birçok paralel yapı şeklinde oluşturularak yeniden yapılandırılması kaydı ile gerçekleşir.Bu çalışmanın ana amacı otobüslerin rotalanmasının optimizasyonu sağlamak ve onların sistemde ne sıklıkla yer almaları gerektiği konusunda etkin bir metot ortaya koymaktır. Bu yüzden kullanıcı makul bir hesaplama zamanıyla fizibil bir çözüm elde edecektir. Optimize edilmiş metot bize değişik kısıtlar altında çoklu amaç fonksiyonunun hesaplanmasını sağlayacaktır. Bunu yaparken de yöneylem tekniklerinden olan hat dengeleme yöntemleriyle Genetik Algoritma yöntemini birlikte kullanacaktır.