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題名 | 運用系統模擬與遺傳演算法從事非相關平行機器排程之研究=Integrating Simulation and Genetic Algorithms to Schedule Jobs on Unrelated Parallel Machines |
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作者姓名(中文) | 張玉鈍; 曾毓文; | 書刊名 | 臺北科技大學學報 |
卷期 | 35:1 2002.03[民91.03] |
頁次 | 頁303-312 |
分類號 | 494.542 |
關鍵詞 | 平行機器; 批量分割; 遺傳演算法; 模擬; Parallel machines; Lot-splitting; Genetic algorithms; Simulation; |
語文 | 中文(Chinese) |
中文摘要 | 無論是多生產線、多廠房之訂單分配或瓶頸工作站中多部機器之工作排程皆可視為平行機器的排程問題,藉著批量分割,一工作可同時在多部機器處理,而縮短各工作之完成時間。平行機器常有型式、新舊之不同,各工作的處理時間會因所搭配的機器而有所差異,有時工作只限於在某些機器上加工。本研究以非相關平行機器的排程問題為課題,將可涵蓋其他形式的平行機器生產模式如等效機器、比例式非等效機器。本研究容許批量或訂單分割,且考慮不同工作會因處理先後順序而有不同的設置時間,工作有不同的抵達時間與到期日,且在不同的機器有不同的處理時間,機器有不同的開始可用時間,並考慮不同批量分割模式與不同的績效目標,運用遺傳演算法及模擬方法發展一般化的平行機器排程問題的求解架構。 本研究將透過不同的實驗條件,證明本研究所提之方法及求解架構之的可行性及衡量工作批量分割所帶來的效益。本研究先以簡化模式與數學規劃模式比較以測試其可行性,接著以完整模式與隨機方式較佳解比較,發現本研究所提模擬與遺傳演算法求解架構是可行且可得效益的。另外在完整模式成效評估分析實驗針對工作批量分割結果、工作數與機器對批量分割的之影響、工作分批數對批量分割的之影響、工作分割模式對批量分割的之影響等進行比較分析,發現工作批量分割後的結果會隨著機器數相對於工作數逐漸增加時,工作批量分割後則能呈現越來越好的效果,並得知增加工作批量分割之分批數,不一定能產生較佳的結果,且本研究建議採用某倍數批量之分割方式,子批間採取不可互插的方式。 |
英文摘要 | Adding an extra machine to the bottleneck operation to increase throughput is a common practice. It is also very common to have similar production lines at many fast growing companies to accommodate vast customer orders. Therefore, parallel machines or production lines are extensively employed in industry. For those companies having several production facilities located in different areas domestically or globally, allocating production orders to different facilities can also be treated as parallel machine scheduling problems. Parallel machine scheduling is an extension of single machine scheduling in that there are multiple machines and they are similar. The objective is to schedule the N jobs on machines such that performance measures will be satisfied. Parallel machines are usually classified as identical (equal), uniform (proportional), and unrelated. In this research, as set of independent jobs with lot-splitting allowable is to be scheduled on a set of unrelated parallel machines. When the sublots of different jobs are scheduled in sequence on a machine, there will be sequence-dependent setup times. In addition, each job has its own arrival time and due time, and each machine has different available time as in most common practices. A general approach of integrating the genetic algorithm and simulation modeling is developed to attack the problem. |
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