PARALLEL MACHINE EARLINESS/TARDINESS SCHEDULING PROBLEM WITH SETUP TIMES UNDER THE EFFECTS OF LEARNING AND DETERIORATION

Bu çalışma, öğrenme ve bozulma etkileri altında, Geçmiş Sıra Bağımlı Hazırlık Zamanlı (GSBHZ), paralel makine Erken tamamlanma/Gecikme (E/G) problemine ışık tutmaktadır. Doğrusal ve doğrusal olmayan bozulma ile pozisyon bağımlı ve zaman bağımlı öğrenme etkileri ele alınmıştır. Bütün işler ortak teslim tarihine sahiptir ve öğrenme ve bozulma etkileri eş zamanlı düşünülmüştür. Öğrenme etkisi altındaki bir işin işlem zamanı, işin çizelgedeki pozisyonuna bağlı olarak azalan bir fonksiyon ile bozulma etkisi altındaki bir işin işlem zamanı ise işin başlangıç zamanına bağlı artan bir fonksiyon ile tanımlanabilir. Bunun yanında, GSBHZ mevcut iş kümesinden çizelgelenen işlere bağlı olarak tanımlanan yeni hazırlık zamanı biçimidir. Bu çalışmada öğrenme ve bozulma etkileri altında GSBHZ'li E/G çizelgeleme probleminin optimum çözümünün, mevcut kabul edilebilir durumlar altında V-biçimli olduğu gösterilmiştir. Mevcut problemin matematiksel modeli oluşturulmuş ve büyük boyutlu test problemlerinin çözümü için bir algoritma önerilmiştir.This study sheds light on parallel machine Earliness/Tardiness (E/T) scheduling problem with Past Sequence Dependent Setup Times (PSDST) under the effects of learning and deterioration. We considered linear and nonlinear deterioration and position based and time based learning effect. All jobs have common duedate, and effects of learning and deterioration were considered simultaneously. By the effects of learning and deterioration, we mean that the processing time of a job is defined by decreasing function of its position in the sequence and increasing function of its execution start time, respectively. However, PSDST is a new form of setup times which depend on all already scheduled jobs from the current batch. In this study, we show that optimal solution for E/T scheduling problem with PSDST under effects of learning and deterioration is V-shape schedule under certain agreeable conditions. A mathematical model for the problem under study and proposed an algorithm to solve large test problems was designed