Advanced Search

Show simple item record

dc.contributor.authorSönmez, Mümin
dc.contributor.authorÖztürk, Gürkan
dc.date.accessioned2014-07-07T12:06:35Z
dc.date.available2014-07-07T12:06:35Z
dc.date.issued2013
dc.identifier.issn21460205
dc.identifier.urihttps://hdl.handle.net/11421/80
dc.description.abstractBu çalışmada alternatif rotalı hücre oluşturma problemlerinin çözümü için Parçacık Sürü Optimizasyonu (PSO) ve Rekabetçi Sinir Ağı (RSA) temelinde melez bir yaklaşım önerilmiştir. PSO yöntemindeki parçacıklar, her bir parça için izlenecek rotaları temsil edecek şekilde kodlanmıştır. Parçacıkların sahip olduğu rota seçim bilgileri kullanılarak her parçacığa karşı gelen alternatif rotaların olmadığı bir hücre oluşturma problemi elde edilir. Bu indirgenmiş problem Rekabetçi Sinir Ağı yaklaşımı ile çözülerek karşı gelen gruplandırma etkinliği ilgili parçacığın uyum değeri olacak şekilde atanır. Ayrıca PSO-RSA melez yaklaşımının etkinliğinin gösterilmesi için geliştirilen sadece PSO yaklaşımı ve Tavlama Benzetimi – RSA melez yöntemi olmak üzere iki faklı yöntem ile de karşılaştırmalar yapılmıştır. PSO-RSA yaklaşımın performansı, literatürde yer alan test problemleri üzerinden karşılaştırmalı olarak gösterilmiştir.en_US
dc.description.abstractIn this study a hybrid approach based on Particle Swarm Optimization (P SO) and Competitive Neural Network (CNN) is proposed to solve cell formation problems with alternative routings. Particles in PSO are decoded as representation of routings which will be followed by each part. By using the route information of the particles a cell formation problem without alternative routings corresponding to each particle is obtained. This reduced problem is solved by a Competitive Neural Network approach and its grouping efficacy result is assigned to particle as a fitness value. Furthermore, in order to demonstrate efficiency of the PSO-CNN hybrid approach, proposed method is compared with purely PSO and Simulated Annealing – CNN hybrid as other two methods developed for solving same problem. Performance of the PSO-CNN approach is shown on the test problems with comparisons.en_US
dc.language.isoturen_US
dc.publisherAnadolu Üniversitesien_US
dc.rightsinfo:eu-repo/semantics/openAccessen_US
dc.subjectHücre Oluşturma Problemien_US
dc.subjectParçacık Sürü Eniyilemeen_US
dc.subjectRekabetçi Sinir Ağıen_US
dc.subjectCell Formation Problemen_US
dc.subjectParticle Swarm Optimizationen_US
dc.subjectCompetitive Neural Networksen_US
dc.titleAlternatif Rotalı Hücre Oluşturma Problemlerinin Çözümü İçin Yeni Bir Melez Yaklaşımen_US
dc.title.alternativeA New Hybrıd Approach To Solve Cell Formatıon P Roblem Wıth Alternatıve Routıngsen_US
dc.typearticleen_US
dc.relation.journalAnadolu Üniversitesi Bilim ve Teknoloji Dergisi A - Uygulamalı Bilimler ve Mühendisliken_US
dc.relation.publicationcategoryMakale - Ulusal Hakemli Dergi - Kategorisizen_US


Files in this item

Thumbnail

This item appears in the following Collection(s)

Show simple item record