Sıra-Bağımlı Hazırlık Zamanlı Genel Montaj Hattı Dengeleme Problemlerinin Çözümü İçin Bir Diferansiyel Gelişim Algoritması

Abstract

Basit Montaj Hattı Dengeleme Problemleri (BMHDP) ile ilgili literatürde birçok çalışma yapılmıştır. Ancak BMHDP’de bulunan kısıtlardan dolayı yapılan akademik çalışmalar ve endüstrideki uygulamalar arasında büyük bir boşluk bulunmaktaydı. Bu boşluğun kapatılması için Genel Montaj Hattı Dengeleme Problemleri (GMHDP) adı altında daha çok endüstrinin pratik sorunlarını çözmeye yönelik çalışmalar başlamıştır. Otomotiv ve elektronik sektöründe sıkça rastlanan sıra-bağımlı hazırlık zamanları, daha önce yapılan Montaj Hattı Dengeleme (MHD) çalışmalarında ele alınmamıştır. Daha önceleri, MHD çalışmalarında hazırlık zamanları, istasyon zamanlarına eklenerek problemler çözülüyordu. Bu yaklaşım sorunu çözmede yetersiz kaldığı için sırabağımlı hazırlık zamanlı GMHDP çalışmaları ortaya çıkmıştır. Sıra-bağımlı hazırlık zamanlı GMHDP, NP-zor yapıda ve çok karmaşık problemler olduğundan çözümü için lineer programlama ve dal-sınır algoritması gibi belirli (deterministik) yöntemler, makul zamanlarda çözüm üretememektedir. Bu çalışmada ise problemlerin çözümünde bir metasezgisel yöntem olan yeni bir Diferansiyel Gelişim Algoritması (DGA) geliştirilmiştir. Geliştirilen DGA’nın performansı literatürdeki test problemleri üzerinde denenmiş ve literatürde daha önce geliştirilmiş sezgisel yöntemlerden daha iyi sonuçlar vermiştir.

Many studies have been conducted in the literature on Simple Assembly Line Balancing Problems (SALBP). However, there was a huge gap between academic studies and industry practices due to the limitations found in SALBP. In order to close this gap, studies under the field of the General Assembly Line Balancing Problems (GALBP) have been started to solve the practical problems of the industry. The sequence-dependent setup times, which are common in the automotive and electronics sectors, have not been addressed in previous Assembly Line Balancing (ALB) studies. Setup times were added to station times to solve the problems in previous ALB studies. As this approach is insufficient to solve the problem, the sequence-dependent setup times GALBP studies have emerged. Because the sequence-dependent setup times GALBP is NP-hard and very complex problems, they can not be solved in reasonable time by deterministic methods such as linear programming and branch and bound algorithm. In this study, a new Differential Evolution Algorithm (DEA), which is a metaheuristic, has been developed to solve these problems. The performance of the developed DGA was tested on the test problems in the literature and gave better results than the previously developed heuristic methods in the literature.