Products are accessed easier with the industrial revolution. Product accessibility increases the customer demand. Consequently, to satisfy increased customer demands companies expand their manufacturing capacities. After a literature review, we determined that there is hardly any study on “unrelated parallel machine and set up time constrained Hybrid Flow Shop” problems. Specifically, the techniques, i.e, dominance properties, that help heuristics methods are not used. In almost all studies, either heuristics or meta-heuristics methods are applied. The problem complexity plays an important role in selecting the solution methodologies. In this dissertation, genetic algorithm, which is an evolutionary algorithm, with dominance property is used to solve the proposed problem.

Sanayi devrimi ile ürünlerin daha kolay ulaşılabilir olması, müşterilerin taleplerini arttırmış, artan müşteri taleplerini karşılamak için de işletmeler, üretim kapasitelerini arttırmaya başlamışlardır. Literatür araştırması sonucunda “Hibrit Akış Tipi, ilişkisiz paralel makineli ve hazırlık zamanı kısıtlı” sistemler üzerinde yapılan çalışmaların az olduğu, hele “üstünlük özellikleri” gibi sezgisellerin işini kolaylaştıran yöntemlerin çok da kullanılmadığı görülmüştür. Makalelerin çoğunda sezgisel ve meta sezgisel yöntemler denenmiştir. Problemlerin oldukça zor olması da yöntem seçimlerinde etkili rol oynamaktadır. Bu tez çalışması kapsamında sunulan problemin çözümünde, evrimsel algoritmalardan genetik algoritma, üstünlük özellikleri konusu ile birlikte denenmiştir.