Genelleştirilmiş atama problemi (GAP), kapasite kısıtlı atama problemidir. Çok
kaynaklı GAP (ÇKGAP), her ajanın birden fazla kapasite kısıtlı kaynağının olduğu
GAP’ın özel bir çeşididir. Problemin amacı, toplam atama maliyetini enküçüklemektir. Bu
çalışmada, uygunluk kısıtlı ÇKGAP problemi iki amaçlı olarak ele alınmıştır. Amaçlardan
biri yüklerin dengeli bir şekilde ajanlara dağıtılmasını sağlarken, diğer amaç işlerin atandığı
toplam ajan sayısını enküçüklemektedir. Geliştirilen matematiksel modelin çözümü için
ağırlıklı toplam yöntemi kullanılmış ve GAMS paket programının Dicopt çözüsü ile
çözülmüştür. Önerilen yöntemin işlerliği, oluşturulan örnek problem üzerinde
gösterilmiştir. Büyük boyutlu problemlerin çözümü için bir tavlama benzetimi algoritması
geliştirilmiştir. Oluşturulan farklı boyuttaki test problemleri, önerilen yöntemler ile
çözülmüş ve elde edilen sonuçlar karşılaştırılmıştır. Yapılan deneyler sonucunda,
geliştirilen tavlama benzetimi yöntemi ile daha başarılı sonuçlar elde edildiği
gözlemlenmiştir
Generalized assignment problem (GAP) is a capacity constrained assignment
problem. Multiresource GAP (MRGAP) is a special type of GAP where each agent has
more than one capacity limited resource. The aim of the problem is to minimize the total
assignment cost. In this study, MRGAP problem with compliance constraints is addressed
for two objectives. One of the objectives is to ensure that the loads are distributed to the
agents in a balanced way, while the other is to minimize the total number of agents to which
jobs are assigned. For the solution of the developed mathematical model, the weighted sum
method was used and it was solved with the Dicopt solution of the GAMS package
program. The operability of the proposed method is shown on the sample problem. A
simulated annealing algorithm has been developed to solve large size problems. The
generated test problems for the different dimensions were solved with the suggested
methods and the results obtained were compared. As a result of the experiments, it was
observed that more successful results were obtained with the simulated annealing method
developed
