Esnek iş atölyesi çizelgelemesi için hibrit GA-BPBÇ ve değiştirilmiş BPBÇ: Parametrik olmayan karşılaştırmalı bir çalışma

Online Makale

Online Hizmetlere Toplu Bakış Online Kayıt ve Konaklama Online Bilimsel Program Dernekler İçin... Referanslarımız Telefon ve e-posta Desteği Bildiri özeti nedir? Bildiri özeti nasıl hazırlanır? Bildiri özeti örnekleri Kabul mektubu örnekleri

Pamukkale Üniversitesi Mühendislik Bilimleri Dergisi

Esnek iş atölyesi çizelgelemesi için hibrit GA-BPBÇ ve değiştirilmiş BPBÇ: Parametrik olmayan karşılaştırmalı bir çalışma [Pamukkale Univ Muh Bilim Derg]

Pamukkale Univ Muh Bilim Derg. Baskıdaki Makaleler: PAJES-58373 | DOI: 10.65206/pajes.58373

Esnek iş atölyesi çizelgelemesi için hibrit GA-BPBÇ ve değiştirilmiş BPBÇ: Parametrik olmayan karşılaştırmalı bir çalışma

Bahram Lotfi
TOBB ETÜ Mühendi̇sli̇k Fakültesi̇ Maki̇ne Mühendi̇sli̇ği̇ Bölümü, Ankara

Esnek İş Atölyesi Çizelgeleme (EİAÇ), belirsizlik altında ve çoğu zaman birbiriyle çelişen çoklu hedefler (örn. makespan, gecikme, makine iş yükü dengesi, enerji tüketimi ve maliyet) karşısında hızlı ve yüksek nitelikli kararlar gerektirir. Bu çalışmada, Genetik Algoritma (GA)’nın yeniden-birleşme temelli keşfini Büyük Patlama–Büyük Çöküş (BPBÇ)’nin büzülme temelli yoğunlaştırmasıyla birleştiren değiştirilmiş BPBÇ (m-BPBÇ) ve hibrit GA–BPBÇ (HGA–BPBÇ) geliştirilmiş ve değerlendirilmiştir. m-BPBÇ; (i) yinelemeler boyunca keşif–sömürü dengesini kuran uyarlanır bir yakınsama katsayısı, (ii) aramayı yüksek kaliteli bölgelere yönelten uygunluk ağırlıklı kütle merkezi ve (iii) yapılabilir yapıyı korurken çeşitliliği geri kazandıran iş yükü duyarlı seçici mutasyon mekanizmalarını içermektedir. GA, m-BPBÇ ve HGA–BPBÇ; küçük/orta/büyük ölçek ile düşük/orta/ağır yük kombinasyonlarından oluşan dokuz sentetik senaryoda (her biri 30 bağımsız deneme) ve standart FJSP benchmark ailelerinde (Brandimarte, Dauzère-Pérès ve Paulli, Fattahi) karşılaştırılmıştır. Performans normalize ölçütlerle (yüksek daha iyi) değerlendirilmiş ve Friedman genel testi ile Nemenyi ve Wilcoxon–Holm post-hoc prosedürleri kullanılarak parametrik olmayan istatistiklerle analiz edilmiştir. Ayrıca, küçük ölçekli örnekler için ticari çözücü referansı sağlamak amacıyla Gurobi ile çözülen kesin karma tamsayılı bir temel model kullanılmıştır. m-BPBÇ, GA’ya göre daha kısa hesaplama süresi ve enerji/toplam maliyette üstünlük sağlarken; bazı durumlarda GA daha kısa makespan üretmiştir. Önerilen HGA–BPBÇ, m-BPBÇ’nin enerji/maliyet ve çalışma süresi avantajlarını koruyarak makespan farkının büyük bölümünü kapatmaktadır. Bulgular, dinamik ve hesaplama kısıtlı EİAÇ için hibrit meta-sezgisellerin etkinliğini desteklemektedir.

Anahtar Kelimeler: Esnek İş Atölyesi Çizelgeleme (EİAÇ), Hibrit GA–BPBÇ, Değiştirilmiş BPBÇ (m-BPBÇ), Genetik Algoritma (GA), Çok ölçütlü çizelgeleme

Hybrid GA-BBBC and modified BBBC for flexible job shop scheduling: A nonparametric comparative study

Bahram Lotfi
TOBB University of Economics and Technology Engineering Faculty Mechanical Engineering Department, Ankara

Flexible Job Shop Scheduling (FJSS) demands fast, high-quality decisions under uncertainty and multiple, often conflicting objectives (e.g., makespan, tardiness, workload balance, energy, and cost). A modified Big Bang–Big Crunch (m-BBBC) algorithm and a hybrid GA–BBBC (HGA–BBBC) are developed and evaluated, combining GA’s recombination-driven exploration with BBBC’s contraction-driven intensification. The m-BBBC incorporates three mechanisms: (i) an adaptive convergence factor that balances exploration and exploitation across iterations; (ii) a fitness-weighted center of mass that steers the search toward high-quality regions; and (iii) a selective, workload-aware mutation that preserves feasible structure while restoring diversity. GA, m-BBBC, and HGA–BBBC are benchmarked on nine synthetic shop-floor scenarios (small/medium/large scales × light/medium/heavy loads), each with 30 independent trials, and on standard FJSP benchmark families (Brandimarte, Dauzère-Pérès and Paulli, and Fattahi). Performance is assessed on normalized criteria (higher is better) and analyzed using nonparametric statistics: the Friedman omnibus test with Nemenyi and Wilcoxon–Holm post-hoc procedures. An exact mixed-integer baseline solved with Gurobi is also used for small-scale instances to provide a commercial-solver reference. The m-BBBC achieves shorter computation times than GA and outperforms it on energy and total cost, whereas GA attains shorter makespan in some settings. The proposed HGA–BBBC closes most of the makespan gap to GA while retaining m-BBBC’s advantages in energy/cost and runtime, with the largest gains at medium and large scales. These findings support hybrid metaheuristics as effective, statistically validated approaches for dynamic, compute-constrained FJSS.

Keywords: Flexible Job Shop Scheduling (FJSSP), Hybrid GA–BBBC, Modified Big Bang–Big Crunch (m-BBBC), Genetic Algorithm (GA), Multi-criteria scheduling

Sorumlu Yazar: Bahram Lotfi, Türkiye

ARAÇLAR