• Save
Bloklamalı Akış Tipi Çizelgeleme Problemlerinde Toplam Akış Süresini Minimize Eden Kesikli Yapay Arı Kolonisi Algoritması  12.11.2013
Upcoming SlideShare
Loading in...5
×
 

Bloklamalı Akış Tipi Çizelgeleme Problemlerinde Toplam Akış Süresini Minimize Eden Kesikli Yapay Arı Kolonisi Algoritması 12.11.2013

on

  • 439 views

Bloklamalı Akış Tipi Çizelgeleme Problemlerinde Toplam Akış Süresini Minimize Eden Kesikli Yapay Arı Kolonisi Algoritması

Bloklamalı Akış Tipi Çizelgeleme Problemlerinde Toplam Akış Süresini Minimize Eden Kesikli Yapay Arı Kolonisi Algoritması

Statistics

Views

Total Views
439
Views on SlideShare
439
Embed Views
0

Actions

Likes
0
Downloads
0
Comments
0

0 Embeds 0

No embeds

Accessibility

Categories

Upload Details

Uploaded via as Microsoft PowerPoint

Usage Rights

© All Rights Reserved

Report content

Flagged as inappropriate Flag as inappropriate
Flag as inappropriate

Select your reason for flagging this presentation as inappropriate.

Cancel
  • Full Name Full Name Comment goes here.
    Are you sure you want to
    Your message goes here
    Processing…
Post Comment
Edit your comment

    Bloklamalı Akış Tipi Çizelgeleme Problemlerinde Toplam Akış Süresini Minimize Eden Kesikli Yapay Arı Kolonisi Algoritması  12.11.2013 Bloklamalı Akış Tipi Çizelgeleme Problemlerinde Toplam Akış Süresini Minimize Eden Kesikli Yapay Arı Kolonisi Algoritması 12.11.2013 Presentation Transcript

    • Bloklamalı Akış Tipi Çizelgeleme Problemlerinde Toplam Akış Süresini Minimize Eden Kesikli Yapay Arı Kolonisi Algoritması (2012) Deng Guanlong, XU Xhenhao, Gu Xingsheng Key Laboratory of Advanced Control and Optimization for Chemical Process, Ministry of Education, East China University of Science and Technology, Shanghai 200237, China Mustafa Tanyer 12.11.2013
    • Permutasyon Akış Tipi Çizelgeleme • Makineler için iş sıraları aynı •Makineler arası sınırsız kapasiteli bufferlar • 0 buffer veya makinede bekleme ihmal • örn: Kimyasal süreçler İş Parçası M1 M2 Makine M3 M4
    • Bloklamalı Akış Tipi Çizelgeleme • Limitli veya 0 buffer • Biten iş makinede bekler • Diğer makine boş olunca transfer yapılır • Amaç: Akış süresi minimizasyonu (makespan) • Notasyon: Fm/block/Cmax • m > 2 makine için NP-hard
    • Makale Konusu • Beklemeli akış tipi çizelgeleme • DABC çözüm metasezgiseli* • Minimum toplam tamamlanma zamanı • Başlangıç popülasyonu: NEH algoritması* • Açgözlü algoritması kullanılarak • İşçi • Gözcü • Kaşif arı şemaları üretimi • Sonuçların diğer algoritmalarla kıyaslanması *Prof Dr. Derviş Karaboğa (2005) *Navaz-Enscore-Ham
    • Sınırlamalar • n iş N = {1,2,⋅ ⋅ ⋅,n} / m makine M = {M1,M2 ,⋅ ⋅ ⋅,Mm} • M1 – M2 – M3 …… - Mm proses sıralaması • pij: j işinin i makinesinde tamamlanma süresi • Makine- max 1 iş, İş- max 1 makine (aynı anda) • pij sürekli, bölünemez • İş sıralaması tüm makinelerde aynı • Beklemeler makinenin içinde (blocking) • Amaç: Toplam akış süresi minimizasyonu
    • Formülasyon • π = {π (1),π (2),⋅⋅ ⋅,π (n)} iş permutasyonu • TFT(π)= π permutasyonunun toplam akış süresi • dπ ( j),i = π ( j) işinin Mi den ayrılma zamanı
    • (toplam akış süresi) O(mn): işlem süresi Π: tüm permutasyonların (olası çözümlerin) seti ise; Amaç: bulmak
    • Kesikli Yapay Arı Kolonisi Algoritması (DABC) • 3 tip arı • İşçi (Employed) • Gözcü (Onlooker) • Kaşif (Scout) •Başlangıç Popülasyonu = Besin Kaynağı • İşlem Sırası: İşçi – Gözcü – Kaşif • ABC kullanımı zor (sürekli – kesikli dönüşümü)
    • 1. Yerel Arama Genel Özellikleri • “Araya ekleme” (Insertion) tabanlı • Herhangi bir işin yerini değiştirme • , permutasyonunda bir iş olsun • , s’nin yer almadığı alt dizi* • s işinin h. sıraya yerleştirildiği permutasyon • amaç fonksiyonunu min. eden *ω :omega
    • Yerel Arama Yöntemi • permutasyonu rastgele oluşturuldu • , içerisindeki her bir işlem • için bulundu • akış değeri ‘den küçük ise değiştir (açgözlü) • 2’den n’e kadar her değer için işlemi tekrarla.
    • Sahte Kod
    • 2. Yerel Arama Genel Özellikleri • Yer değiştirme (Swap) tabanlı • , permutasyonunda bir iş olsun • s işinin diğer işlerle yeri değiştirilir. • amaç fonk. min. eden permutasyon bulunur.
    • Sahte Kod
    • Başlangıç • -1: tane sonuç rastgele seçilir. • 1 tane sonuç NEH-WPT algoritmasından alınır. • : her bir seçilen sonuç • Hepsine “araya ekleme” yerel araması uygulanır. • Sonuçlar başlangıç popülasyonu olarak kullanılır.
    • İşçi Arı Aşaması • tane işçi arı kullanılır. • Bir sonuca komşu bir sonuç üretilmesini sağlar. • prosedürü kullanılacak. (pr1 ve pr2 parametreleri) • pr1 tane farklı iş seçilir ve ekleme kümesine (EL) konulur. • EL’ den bir iş seç, kendi yeri hariç n-1 yere yerleştir. • Akış zamanlarına bak, en düşük pr2 sıralamayı kaydet. • pr2’ ye kaydedilen iş sıralarından birini rasgele seç ve ilk sıra ile değiştir. * Bu aşamada değişiklik esas kayıtta yapılmaz, fazladan bir kayıt tutulur. Değişikliğe gözcü arı karar verir. • EL’ de eleman kalmayana kadar bu işlemi yap. • Denemesi yapılan 5 strateji: St. 1 St 2 St 3 St 4 St 5 pr1 2 3 3 4 2 pr2 8 1 3 3 n-1
    • Gözcü Arı Aşaması • İşçi arı tarafından bulunan sonuçlar üstünde çalışır. •Hem “araya ekleme” hem “yer değiştirme” tabanlı arama (Yerel optimum’dan kurtulmak için) • Önce kullanılır. • Sonra kullanılır. ( π iyileşti ise sonraki adım, değilse sonlandırılır) • uygulanır ( π iyileşti ise 2. adıma dönülür, değilse sonlandırılır) • Bulunan sonuç, başlangıç popülasyonu ile karşılaştırılır. • İyi ise değiştirilir, kötü ise değiştirilmez.
    • Kaşif Arı Aşaması • Uygun sonuç (besin kaynağı) üretir. • , pr1:8 ve pr2: 3 değerleri için uygulanır. • “Araya ekleme” tabanlı arama yapılır. • Popülasyondan “turnuva seçimi” ile seçilen 2 değerin kötüsü ile, kaşif arının bulduğu değer değiştirilir.
    • DABC’nin uygulanması • • ‘in şu ana kadar bulunan en iyi sonuç, ‘nin işçi arıların bulduğu sonuçlar olduğunu kabul edersek, • Gözcü arının bulduğu sonucun başlangıçtaki sonuçtan kötü olduğu durumda uygulama başta seçilen adet sonuçtan rasgele seçilen başka bir tanesine atlar.
    • DABC Sahte Kodu
    • Sonuçlar • Önerilen DABC algoritması, Taillard'ın test değerleri kullanılarak denendi. • 20 iş 5 makine – 100 iş 20 makine arası 90 değer • Kodlama: C++ • Bilgisayar: Intel i5-2400 işlemci 3.1 ghz hız 2GB Ram • = 10 kabul ediliyor • Önerilen DABC ve bilinen diğer algoritmalarla deney 10’ar kez tekrarlanıyor • • • • = A algoritması toplam akış zamanı = En iyi toplam akış zamanı = Oransal yüzdelik fark
    • • ARPD: Ortalama yüzdelik fark • DABCD_D: Önerilen • DABCD_T: Taşgetiren • HDDE: Melez kesikli diferansiyel evrim •IG_RS: Açgözlü Algoritması
    • Varyans Analizi (Anova) • Çoklu gruplar için yapılan bir t-testi analizi • LSD: En küçük önemli fark aralıkları • Üst üste binme yok • %95 güven aralığında ortalamalar farklı
    • Yakınsama Eğrileri • Ta47 ve Ta 67 rastgele seçildi • Deneme yapılan 4 algoritma değeri için aynı sürede verdikleri sonuçlar kıyaslandı • En iyi sonuçlar DABC_D ‘nin
    • Sonuç • • • • • • • Beklemeli akış tipi çizelgeleme problemleri Toplam Akış Süresi minimizasyonu Kesikli yapay arı kolonisi algoritması methodu Başlangıç popülasyonu açgözlü + NEH_WPT ile Arı aşamaları farklılaştırılmış Taillard test değerleri ile denendi Daha iyi sonuçlar
    • TEŞEKKÜRLER Mustafa Tanyer