Yıl: 2019 Cilt: 34 Sayı: 4 Sayfa Aralığı: 1847 - 1859 Metin Dili: Türkçe DOI: 10.17341/gazimmfd.571590 İndeks Tarihi: 05-01-2021

Bir üretim hattında çok amaçlı benzetim optimizasyonu için hibrit yaklaşım

Öz:
Firmalar günümüzün değişen pazar koşullarına adapte olabilmek için olabildiğince hızlı şekilde kararvermek ve değişimlere yanıt vermek durumundadır. Benzetim, bir üretim veya hizmet sisteminde meydanagelecek değişikliklerin etkilerinin sanal bir ortamda analiz edilebilmesini sağlayan güçlü bir araçtır. Fakatbenzetim, sistemlerin optimize edilmesinde yeterli bir araç değildir ve benzetim ile optimizasyonunbütünleşik bir biçimde ele alınmasında ilave yöntemlere ihtiyaç vardır. Bu çalışmada, bir üretim sistemininçok amaçlı optimizasyonu ele alınmış ve söz konusu üretim sisteminde firma yönetimi, dikkate alınan işistasyonlarındaki çalışanlarının optimal kombinasyonunu elde etmeyi amaçlanmıştır. Çalışmada, sistemiifade eden meta-modelin elde edilmesinde benzetim modelinden elde edilen sonuçlar kullanılmış ve iki farklıamacın tek bir değerde birleştirilmesinde ise gri ilişkisel analiz yönteminden yararlanılmıştır. Çalışmanınsonucunda belirli kısıtlar altında iş istasyonlarındaki işçilerin optimal kombinasyonu belirlenmiştir.
Anahtar Kelime:

Hybrid approach in a production line for multi-objective simulation optimization

Öz:
To adapt changing market conditions, firms must make quick decisions and response the changes as fast as possible. Simulation is a powerful tool to analyze the effects of changes in industrial or service systems. But simulation isn’t adequate to optimize the systems and additional methods are needed to integrate simulation and optimization. A multi-objective optimization of a production system is considered and management aims to decide the optimal combination of workers in certain workstations of the considered system. In this study meta-modelling is used to represent the system by means of the simulation run results and grey relational analysis is used to combine two separate responses into one value. The optimal combination of the workers in the considered workstations is decided subject to certain constraints at the end of the study.
Anahtar Kelime:

Belge Türü: Makale Makale Türü: Araştırma Makalesi Erişim Türü: Erişime Açık
  • 1. Ammeri, A., Hachicha, W., Chabchoub, H., Masmoudi, F., A comprehensive litterature review of monoobjective simulation optimization methods, Advances in Production Engineering & Management 6 4, 291-302, 2011.
  • 2. Fu, M. C., Optimization for simulation: theory vs. practice. Journal on Com- puting, 14, 192–215, 2002.
  • 3. Lee, L.H., Chew, E.K., Teng, S., Chen, Y., Multiobjective simulation-based evolutionary algorithm for an aircraft spare parts allocation problem, European Journal of Operational Research, 189, 476-491, 2008.
  • 4. Azadivar, F., Simulation optimization methodologies, Proceedings of the 1999 Winter Simulation Conference, 93-100, 1999.
  • 5. Joines, J.A., Gupta, D., Gokce, M.A., King, R.E., Kay, M.G., Supply chain multi-objective simulation optimization, Proceedings of the 2002 Winter Simulation Conference, 1306-1314, 2002.
  • 6. Eskandari, H., Rabelo, L., Mollaghasemi, M., Multiobjective simulation optimization using an enhanced genetic algorithm, Proceedings of the 2005 Winter Simulation Conference, 833-841, 2005.
  • 7. Pasandideh, S.H.R., Niaki, S.T.A., Multi-response simulation optimization using genetic algorithm within desirability function framework, Applied Mathematics and Computation, 175, 366-382, 2006.
  • 8. Avello, E.A., Baesler, F.F., Moraga, R.J., A metaheuristic based on simulated annealing for solving multiple-objective problems in simulation optimization, Proceedings of the 2004 Winter Simulation Conference, 508-513, 2004.
  • 9. Alrefaei, M.H., Diabat, A.H., A simulated annealing technique for multi-objective simulation optimization, Applied Mathematics and Computation, 215, 3029– 3035, 2009.
  • 10. Mattila, V., Virtanen, K., Maintenance scheduling of a fleet of fighter aircraft through multi-objective simulation-optimization, Simulation, 90, 9, 1023-1040, 2014.
  • 11. Yang, T., Kuo, Y., Chou, P., Solving a multiresponse simulation problem using a dual-response system and scatter search method, Simulation Modelling Practice and Theory, 13, 356-369, 2005.
  • 12. Willis, K.O., Jones, D.F., Multi-objective simulation optimization through search heuristics and relational database analysis, Decision Support Systems, 46, 277- 286, 2008.
  • 13. Zhang, H., Multi-objective simulation-optimization for earthmoving operations, Automation in Construction, 18, 79-86, 2008.
  • 14. Saadatpour, M., Afshar, A., Multi objective simulationoptimization approach in pollution spill response management model in reservoirs, Water Resource Management, 27, 1851-1865, 2013.
  • 15. Chen, T-L, Wang, C-C., Multi-objective simulation optimization for medical capacity allocation in emergency department, Journal of Simulation, 10, 50- 68, 2016.
  • 16. Syberfeldt, A., Ng, A., John, R.I., Moore, P., Multiobjective evolutionary simulation-optimisation of a real-world manufacturing problem, Robotics and Computer-Integrated Manufacturing, 25, 926-931, 2009.
  • 17. Skardi, M.J.E., Afshar, A., Saadatpour, M., Solis, S.S. Hybrid ACO–ANN-based multi-objective simulation– optimization model for pollutant load control at basin scale, Environmental Modelling & Assessment, 20, 29- 39, 2015.
  • 18. Baesler, F.F., Sepúlveda, J.A., Multi-response simulation optimization using stochastic genetic search within a goal programming framework, Proceedings of the 2000 Winter Simulation Conference, 788-794, 2000.
  • 19. Baesler, F.F., Sepúlveda, J.A., Multi-objective simulation optimization for a cancer treatment center, Proceedings of the 2001 Winter Simulation Conference, 1405-1411, 2001.
  • 20. Lin, R-C., Sir, M.Y., Pasupathy, K.S., Multi-objective simulation optimization using data envelopment analysis and genetic algorithm: Specific application to determining optimal resource levels in surgical services, Omega, 41, 881-892, 2013.
  • 21. Yang, T., Chou, P., Solving a multiresponse simulationoptimization problem with discrete variables using a multiple-attribute decision-making method, Mathematics and Computers in Simulation, 68, 9-21, 2005.
  • 22. Kuo, Y., Yang, T., Huang, G.W., The use of a greybased Taguchi method for optimizing multi-response simulation problems, Engineering Optimization, 40, 6, 517-528, 208.
  • 23. Belgin, O., Multi-objective simulation optimization using grey-based Taguchi method with fuzzy AHP weighting, Sigma Journal Engineering and Natural Sciences, 33:3, 341-350, 2015.
  • 24. Ryu, J., Kim, S, Wan, H., Pareto front approximation with adaptive weighted sum method in multiobjective simulation optimization, Proceedings of the 2009 Winter Simulation Conference, 623-633, 2009.
  • 25. Yang, T., Tseng, L., Solving a multi-objective simulation model using a hybrid response surface method and lexicographical goal programming approach—a case study on integrated circuit inkmarking machines, Journal of the Operational Research Society, 53, 211-221, 2002.
  • 26. Akhtar, T., Shoemaker, C.A., Multi objective optimization of computationally expensive multi-modal functions with RBF surrogates and multi-rule selection, J Glob Optim,64, 17–32, 2016.
  • 27. Zakerifar, M., Biles, W.E., Evans, G.W., Kriging metamodeling in multi-objective simulation optimization, Proceedings of the 2009 Winter Simulation Conference, 2115-2122, 2009.
  • 28. Zhang, J., Ma, Y., Zhu, L., Multiobjective simulation optimization using stochastic kriging, In: Qi E., Shen J., Dou R. (eds) Proceedings of the 22nd International Conference on Industrial Engineering and Engineering Management 2015. Atlantis Press, Paris, 2016.
  • 29. Latha, B., Senthilkumar, V.S., Simulation optimization of process parameters in composite drilling process using multiobjective evolutionary algorithm, 2009 International Conference on Advances in Recent Technologies in Communication and Computing, 154- 159, 209.
  • 30. Lee, L.H., Teng, S., Chew, E.K., Lye, K.W., Lendermann, P., Karimi, I.A., Chen, Y., Koh, C.H. (2005). Application of multi-objective simulationoptimization techniques to inventory management problems, Proceedings of the 2005 Winter Simulation Conference, 1684-1691.
  • 31. Lee, L.H., Chew, E.K., Teng, S., Goldsman, D., Optimal computing budget allocation for multi-objective simulation models, Proceedings of the 2004 Winter Simulation Conference, 586-594, 2004.
  • 32. Teng, S., Lee, L.H., Chew, E.P., Multi-objective ordinal optimization for simulation optimization problems, Automatica, 43, 1884-1895, 2007.
  • 33. Ouyanga, L., Ma, Y., Wang, J., Tu, Y., A new loss function for multi-response optimization with model parameter uncertainty and implementation errors, European Journal of Operational Research, 258, 552– 563, 2017.
  • 34. Moslemi, A., Seyyed-Esfahani, M., Seyed Taghi Akhavan Niaki, S.T., Robust surface estimation in multi-response multistage statistical optimization problems, Communications in Statistics - Simulation and Computation, 47, 3, 762-782, 2018.
  • 35. Yazdanparast, R., Hamid, M., Azadeh, M.A., Keramati, A., An Intelligent Algorithm for Optimization of Resource Allocation Problem by Considering Human Error in an Emergency Department, Journal of Industrial and Systems Engineering, 11 (1), 2018.
  • 36. Barton, R.R., Meckesheimer, M., Metamodel-based simulation optimization, S.G. Henderson and B.L. Nelson (Eds.), Handbook in OR & MS, Vol. 13, Elsevier, 539, 2006.
  • 37. Deng, J. L. Grey System Fundamental Method. Huazhong University of Science and Technology, Wuhan, China, 1982.
  • 38. Kabak, M., Dagdeviren, M., A hybrid Approach Based on ANP and grey relational analysis for machine selection, Tehnički vjesnik 24, Suppl. 1, 109-118, 2017.
  • 39. Montgomory, D.C., Design and analysis of experiments, John Wiley & Sons, 290, 1997.
APA Belgin O (2019). Bir üretim hattında çok amaçlı benzetim optimizasyonu için hibrit yaklaşım. , 1847 - 1859. 10.17341/gazimmfd.571590
Chicago Belgin Onder Bir üretim hattında çok amaçlı benzetim optimizasyonu için hibrit yaklaşım. (2019): 1847 - 1859. 10.17341/gazimmfd.571590
MLA Belgin Onder Bir üretim hattında çok amaçlı benzetim optimizasyonu için hibrit yaklaşım. , 2019, ss.1847 - 1859. 10.17341/gazimmfd.571590
AMA Belgin O Bir üretim hattında çok amaçlı benzetim optimizasyonu için hibrit yaklaşım. . 2019; 1847 - 1859. 10.17341/gazimmfd.571590
Vancouver Belgin O Bir üretim hattında çok amaçlı benzetim optimizasyonu için hibrit yaklaşım. . 2019; 1847 - 1859. 10.17341/gazimmfd.571590
IEEE Belgin O "Bir üretim hattında çok amaçlı benzetim optimizasyonu için hibrit yaklaşım." , ss.1847 - 1859, 2019. 10.17341/gazimmfd.571590
ISNAD Belgin, Onder. "Bir üretim hattında çok amaçlı benzetim optimizasyonu için hibrit yaklaşım". (2019), 1847-1859. https://doi.org/10.17341/gazimmfd.571590
APA Belgin O (2019). Bir üretim hattında çok amaçlı benzetim optimizasyonu için hibrit yaklaşım. Gazi Üniversitesi Mühendislik Mimarlık Fakültesi Dergisi, 34(4), 1847 - 1859. 10.17341/gazimmfd.571590
Chicago Belgin Onder Bir üretim hattında çok amaçlı benzetim optimizasyonu için hibrit yaklaşım. Gazi Üniversitesi Mühendislik Mimarlık Fakültesi Dergisi 34, no.4 (2019): 1847 - 1859. 10.17341/gazimmfd.571590
MLA Belgin Onder Bir üretim hattında çok amaçlı benzetim optimizasyonu için hibrit yaklaşım. Gazi Üniversitesi Mühendislik Mimarlık Fakültesi Dergisi, vol.34, no.4, 2019, ss.1847 - 1859. 10.17341/gazimmfd.571590
AMA Belgin O Bir üretim hattında çok amaçlı benzetim optimizasyonu için hibrit yaklaşım. Gazi Üniversitesi Mühendislik Mimarlık Fakültesi Dergisi. 2019; 34(4): 1847 - 1859. 10.17341/gazimmfd.571590
Vancouver Belgin O Bir üretim hattında çok amaçlı benzetim optimizasyonu için hibrit yaklaşım. Gazi Üniversitesi Mühendislik Mimarlık Fakültesi Dergisi. 2019; 34(4): 1847 - 1859. 10.17341/gazimmfd.571590
IEEE Belgin O "Bir üretim hattında çok amaçlı benzetim optimizasyonu için hibrit yaklaşım." Gazi Üniversitesi Mühendislik Mimarlık Fakültesi Dergisi, 34, ss.1847 - 1859, 2019. 10.17341/gazimmfd.571590
ISNAD Belgin, Onder. "Bir üretim hattında çok amaçlı benzetim optimizasyonu için hibrit yaklaşım". Gazi Üniversitesi Mühendislik Mimarlık Fakültesi Dergisi 34/4 (2019), 1847-1859. https://doi.org/10.17341/gazimmfd.571590