Yapay sinir ağları kullanarak parti büyüklüğü belirleme
Tezin Türü: Yüksek Lisans
Tezin Yürütüldüğü Kurum: Erciyes Üniversitesi, Fen Bilimleri Enstitüsü, Türkiye
Tezin Onay Tarihi: 2011
Tezin Dili: Türkçe
Öğrenci: Uğur Atıcı
Asıl Danışman (Eş Danışmanlı Tezler İçin): Ercan ŞENYİĞİT
Açık Arşiv Koleksiyonu: AVESİS Açık Erişim Koleksiyonu
Özet:Son yirmi yıl içerisinde, kaynaklarının etkin bir şekilde yönetilebilmesi için stokların azaltılması, maliyetlerin düşürülmesi büyük önem kazanmıştır. Maliyetlerin azaltılması parti büyüklüğünün doğru bir şekilde belirlenmesi ile olabilir. Parti büyüklüğü belirleme problemi Wagner ve Whitin tarafından 1958 yılında geliştirilen matematiksel algoritma ile çözülmüştür. Ancak bu algoritma karmaşık olması nedeniyle birçok parti büyüklüğü belirleme metodu geliştirilmiştir. Parti büyüklüğü problemine yapay sinir ağlarının uygulandığı çalışma ise oldukça azdır.Bu çalışmada, insan beynindeki sinir hücrelerinin çalışma prensibinden esinlenilerek geliştirilen yapay sinir ağları kullanarak parti büyüklüğü belirleme probleminde yeni bir metot geliştirilmesi amaçlanmıştır. Öncelikli olarak parti büyüklüğü belirleme problemi, yapay sinir ağları ve analitik hiyerarşi süreci hakkında teorik bilgi verilecektir. Bu çalışmada kullanılan tüm talep bilgileri 2005 ve 2009 yılları arasında olup hepsi hala canlı olan malzeme gereksinim planlama sisteminden alınmıştır. Hangi verileri yapay sinir ağlarının eğitiminde, ağın testinde ve hangilerinin ise ağ performansının değerlendirmesinde kullanılacağı sorusunu cevaplamak için analitik hiyerarşi süreci kullanılmıştır. Arzulanan çıktı verileri WinQSB programı kullanılarak Wagner ve Whitin yöntemi ile talepler çözülerek elde edilmiştir. Bu aşamadan sonra yapay sinir ağlarının sipariş planlarının elde edilmesi için farklı tipteki yapay sinir ağları oluşturulmuş ve eğitilmiştir. Bütün ağların performansları diğer ağlar ve diğer parti büyüklüğü metotları ile karşılaştırılmıştır. Sonuç olarak hangi yapay sinir ağı tipinin parti büyüklüğü belirleme problemi için en fazla kullanışlı olduğuna karar verebildik.