Researchers are extensively interested in production scheduling problems but also they may be extremely complex optimization problems. The flow shop scheduling problems (FSP) are considered NP-complete level of difficulty scheduling problems when m?3. Because of this difficulty level, a large number of scheduling heuristics have been developed to solve FSPs. Recently, as a result of the development in computer systems and the inspiration by the swarm behaviors in nature, artificial intelligence technology has progressed rapidly. These new ideas and developments encouraged the researchers to develop some metaheuristic approaches which presented faster and better solutions methods for solving combinatorial optimization problems in the literature.In this study, the test production scheduling problem, m = 5 and n = 23, which is a flow type is solved employing some metaheuristics. Calculated completion and CPU times and the schedules which are obtained by using various parameters are presented in tabular forms. Finally, results of the methods that are to be compared analyzed and pointed out that the ABC algorithm provided optimal schedule with smaller parameter and shortest time.

Üretim çizelgeleme problemleri araştırmacılar tarafından yoğun şekilde ilgi gören ama son derece karmaşık yapılı olabilen optimizasyon problemleridir. Bu problemlerin bir türü olan akış tipi çizelgeleme problemleri (FSP) ise, m?3 olduğu durumlarda NP-tam zorluk düzeyinde bulunmaktadır. Bu zorluk düzeyinde olması nedeniyle akış tipi çizelgeleme problemlerinin çözümü için çok sayıda sezgisel yöntem geliştirilmiştir. Son zamanlarda ise bilgisayar sistemlerinin gelişmesi ve doğadaki sürü davranışlarından esinlenilmesi sonucu yapay zekâ teknolojisi hızla ilerlemiş ve bu gelişmeler ve yeni fikirlerle literatüre, kombinatoryal optimizasyon problemlerine daha hızlı ve daha kaliteli çözümler veren metasezgisel yaklaşımlar sunulmuştur.Bu çalışmada, bir üretim çizelgeleme problemi olan 5 makine ve 23 işe sahip akış tipi bir çizelgeleme test problemi bazı metasezgiseller ile çözülmüştür. Problem için çeşitli parametreler kullanılarak elde edilen çizelgeler ile işlerin maksimum tamamlanma süreleri ve hesaplanan CPU işlem zamanları tablolar halinde verilmiştir. Sonuç olarak, tüm yöntemlerin çözüm sonuçları karşılaştırmalı olarak analiz edilmiş ve ABC algoritmasının daha küçük parametrede ve daha kısa sürede optimal çizelgeyi sunduğu tespit edilmiştir.