Pamukkale Univ Muh Bilim Derg. 2013; 19(2): 76-80 | DOI: 10.5505/pajes.2013.43153

Tek Makineli Çizelgelemede Genel Öðrenme Fonksiyonlarý: Optimal Çözümler

Tamer Eren
Kýrýkkale Üniversitesi, Mühendislik Fakültesi, Endüstri Mühendisliði, Kýrýkkale

Çizelgeleme literatürünün çoðunda iþlerin iþlem zamanlarý sabit kabul edilmiþtir. Ancak iþlerin iþlem zamanlarýnda, baþlama zamaný veya pozisyonuna baðlý olarak azalma görülebilmektedir. Bu olgu literatürde öðrenme etkisi olarak bilinmektedir. Bu çalýþmada genel öðrenme fonksiyonlu tek makineli çizelgeleme problemleri ele alýnacaktýr. Ele alýnan problemlerin amaç fonksiyonlarý: (i) toplam aðýrlýklý tamamlanma zamaný (ii) maksimum gecikme, (iii) geciken iþ sayýsý (iv) aðýrlýklý geciken iþ sayýsý þeklindedir. Problemleri çözmek için doðrusal-olmayan programlama modelleri geliþtirilmiþtir.

Anahtar Kelimeler: Tek makineli çizelgeleme, Öðrenme fonksiyonlarý, Doðrusal-olmayan programlama modelleri.

---

Single Machine Scheduling with General Learning Functions: Optimal Solutions

Tamer Eren
Kýrýkkale Üniversity,Department of Engineering, Industrial Engineering, Kýrýkkale

In traditional scheduling problems, most literature assumes that the processing time of a job is fixed. However, there are many situations where the processing time of a job depends on the starting time or the position of the job in a sequence. In such situations, the actual processing time of a job may be less than its normal processing time if it is scheduled later. This phenomenon is known as the ‘‘learning effect’’. In this study, we introduce general learning functions into a single-machine scheduling problems. We consider the following objective functions: (i) sum of weighted completion times, (ii) maximum lateness (iii) number of tardy jobs (iv) number of weighted tardy jobs. Non-linear programming models are developed for solving these problems.

Keywords: Single machine scheduling, Learning functions, Non-linear programming models.

---