Dinamik programlama ile üretim planlaması ve bir işletme uygulaması

Abstract

1940’lı yılların sonunda Richard Bellman tarafından ortaya atılan ve isimlendirilen dinamik programlama yaygın biçimde kullanılan “Yineleme denklemiyle eniyileme” tekniğidir. Richard Bellman, dönüşüm fonksiyonlarının deterministik ve stokastik tiplerini birleştirerek yeni bir yaklaşım geliştirmiştir. Bu yaklaşımı betimlemek için de dinamik programlama deyimini kullanmıştır. “Yineleme denklemiyle eniyileme” deyimiyle çözüme tek bir aşamada değil, adım adım veya aşama aşama yaklaşıldığı anlatılmaktadır. İşletme için zaman faktörü içeren üretim-stok planlaması dinamik bir yapı göstermektedir. Dinamik yapıdaki üretim-stok planlaması için dinamik programlama yaklaşımı ile optimalite sağlanır. Dinamik programlama envanter modelleri gibi varsayımlar içermediğinden ve standart matematiksel formüller olmadığından uygulama açısından kullanımı daha kolaydır. Dinamik programlamada amaç ardışık ve birbirini etkileyen alt problemler için ayrı ayrı optimum kararı bulup, bulunan sonuçları toplayarak problemi sonuçlandırmak değil, asıl problem için optimum sonucu verecek şekilde alt problemler için en iyi kararı bulmaktır. Çalışmamızda da her bir dönem için teker teker optimal değerlere ulaşılmış ve bunlar kullanılarak ana üretim planında optimalite sağlanmıştır.

The dynamic programming that was introduced and named by Richard Bellman at the end of nineties is the “Optimization with repetition equation” technique that is used widely. Richard Bellman developed a new approach by combining the deterministic and stochastic types of the conversion function. He used the “dynamic programming” expression to describe this approach. The “Optimization with repetition equation” expression states that the solution is achieved not through one step but many. The production-inventory planning that includes time factor demonstrates a dynamic structure for the management. The optimization for the production-inventory planning with dynamic structure is reached through the dynamic programming approach. The usage of dynamic programming is much easier since it does not include assumptions such as inventory models nor standard mathematical formulas The aim of the dynamic programming is to reach the optimum result by giving the best decision for the subproblems rather than finding optimum decision separately for the consecutive subproblems that affect one and other and terminating the problem by adding the results together.In our study the optimal values are also reached one by one for each term and optimization in main production plan is achieved by using these.