Publication:
Set-covering based heuristic approaches for the problems from the printing industry

dc.contributor.advisorEkici, Ali
dc.contributor.authorÇankaya, Emre
dc.contributor.committeeMemberEkici, Ali
dc.contributor.committeeMemberÖzener, Okan Örsan
dc.contributor.committeeMemberGöktürk, Elvin Çoban
dc.contributor.committeeMemberDuran, S.
dc.contributor.committeeMemberYakıcı, E.
dc.contributor.departmentDepartment of Industrial Engineering
dc.contributor.ozugradstudentÇankaya, Emre
dc.date.accessioned2023-01-17T08:26:29Z
dc.date.available2023-01-17T08:26:29Z
dc.description.abstractIn this thesis, we focus on two different planning production problems coming from the printing industry. The first problem is the label printing problem and the second one is a variant of the cover printing problem. In both studies, the problems take into account the best assignment of products on different templates in order to meet demand requirements. In the first part of the thesis, we focus on minimizing the waste, whereas the goal is to minimize the total production cost in the second problem. In these problems, each template can contain fixed number of products and suitable assignment of products to each template provides to decrease the waste of products and to improve the efficient of the printing production with minimum waste. We handle the first problem into two different cases. Each product can be assigned to a single template in the first case, whereas each product can be assigned to the all templates in the second case. In the second problem, we consider only second case due to the organizational constraints. We propose two-phase heuristic algorithms to solve these problems since the studied problems are hard. We conduct an extensive computational studies on real-world and randomly generated instances in order to assess the performances of the proposed algorithms and compare the performances of the proposed algorithms with respect to existing solution algorithms in the literature in terms of solution quality.en_US
dc.description.abstractBu tezde, matbaacılık sektöründen gelen iki farklı üretim planlama problemine odaklanılmıştır. İlk problem etiket baskı problemi, ikincisi ise kapak baskı probleminin bir çeşididir. Her iki çalışmada da, problemler talep gereksinimlerini karşılamak için ürünlerin farklı şablonlarda en iyi şekilde atanmasını hesaba katmaktadır. Tezin ilk bölümünde israfı minimize etmeye odaklanılırken, ikinci problemde amaç toplam üretim maliyetini minimize etmektir. Bu problemlerde, her şablon sabit sayıda ürün içerebilir ve her şablona uygun ürün atanması, ürün israfını azaltmayı ve minimum atık ile baskı üretiminin verimliliğini artırmayı sağlar. İlk problem iki farklı durumda ele alınmıştır. İlk durumda her ürün tek bir şablona atanabilirken, ikinci durumda her ürün tüm şablonlara atanabilmektedir. İkinci problemde, organizasyonel kısıtlama nedeniyle sadece ikinci durum ele alınmıştır. Çalışılan problemler zor olduğu için bu problemleri çözmek için iki aşamalı sezgisel algoritmalar önerilmiştir. Önerilen algoritmaların performanslarını değerlendirmek ve önerilen algoritmaların performanslarını literatürdeki mevcut çözüm algoritmaları ile çözüm kalitesi açısından karşılaştırmak için gerçek dünya ve rastgele oluşturulmuş örnekler üzerinde kapsamlı bir hesaplama çalışması yapılmıştır.
dc.identifier.urihttp://hdl.handle.net/10679/8028
dc.identifier.urihttps://discover.ozyegin.edu.tr/iii/encore/record/C__Rb5857152?lang=eng
dc.identifier.urihttps://tez.yok.gov.tr/
dc.language.isoengen_US
dc.publicationstatusUnpublisheden_US
dc.rightsrestrictedAccess
dc.titleSet-covering based heuristic approaches for the problems from the printing industryen_US
dc.title.alternativeBaskı endüstrisindeki problemler için küme-kaplama tabanlı sezgisel yaklaşımlar
dc.typePhD dissertationen_US
dspace.entity.typePublication
relation.isOrgUnitOfPublication33efac69-c36a-4d95-a2a4-a78c1a85e759
relation.isOrgUnitOfPublication.latestForDiscovery33efac69-c36a-4d95-a2a4-a78c1a85e759

Files

License bundle

Now showing 1 - 1 of 1
Placeholder
Name:
license.txt
Size:
1.45 KB
Format:
Item-specific license agreed upon to submission
Description: