Şerifoğlu, Sivrikaya FundaUlusoy, Gündüz2021-06-232021-06-2320021300-34102667-7539https://app.trdizin.gov.tr/makale/TXpFNE9EZzQhttps://hdl.handle.net/20.500.12491/1548Bu çalışmada, her biri birden çok işlemcide işlenmesi gereken n adet işin m katmanlı bir paralel işlemcili akış atölyesinde çizelgelenmesi problemi ele alınmıştır. Bu problemi çözmek üzere bir genetik algoritma geliştirilmiştir. Eniyilemenin amacı enbüyük bitiş zamanını enküçüklemektir; diğer bir deyişle, en son aşamada tüm işlemlerin tamamlandığı zamanın enküçüklenmesi amaçlanmaktadır. Genetik algoritma sonuçları, teknik yazında rapor edilen bir alt sınır ile karşılaştırılmıştır. Test problemi kümesi 100 iş, 10 katman ve her katmanda 5 işlemciye kadar işlemci içeren 400 problemi içermektedir. Deneysel çalışma sonucu, önerilen genetik algoritmanın iyi çözümleri kısa sürede veren etkin bir algoritma olduğu gösterilmiştir.A genetic algorithm is developed to schedule multi-processor tasks in a multistage hybrid flow shop environment. The objective is to minimize the make-span, i.e. the completion time of all jobs. The genetic algorithm is tested against a lower bound from literature on a test bed comprising of 400 problems with up to 100 jobs, 10 stages, and up to 5 processors on each stage. It has proven itself an effective and efficient algorithm for the stated problem by finding optimal and near optimal solutions in reasonable times.trinfo:eu-repo/semantics/openAccessParalel İşlemcili Akış AtölyesiÇok İşlemcili İşlerBitiş Zamanının EnküçüklenmesiGenetik AlgoritmaHybrid FlowshopsMultiprocessor JobsMakespan MinimizationGenetic AlgorithmsOther134192531888