Smíšené celočíselné programování vs. genetický algoritmus při rozvrhování proudové výroby
Popis výsledku
Problémy rozvrhování proudové výroby představují rozvrhování výrobních prací složených z dílčích úkolů (operací) v prostředí sériové výroby. To znamená, že práce musí procházet přes stejnou posloupnost strojů. Permutační problém rozvrhování proudové výroby je speciální verzí problému, kdy na každý stroj vstupují jednotlivé práce se svými operacemi na nich prováděných ve stejném pořadí. V příspěvku jsou zkoumány dva různé přístupy pro problém s účelovou funkcí danou dobou provedení všech operací. Nejdřívve je zformulován model smíšeného celočíselného programování, který je pak použit pro řešení problému v optimalizačním programu GAMS. Protože problém patří mezi NP-úplné, je tento přístup omezen na menší instance. Hranice řešitelnosti jsou indikovány pomocí testovacích úloh z OR-Library. Pro větší instance je navržen přístup využívající genetický algoritmus včetně vhodného nastavení jeho parametrů. Výsledky výpočtů ukazují, že pro nastavení parametrů uvedené v příspěvku je možné najít op
Klíčová slova
permutation flow shopinteger programmingNP-complete problemsstochastic heuristicsgenetic algorithm
Identifikátory výsledku
Kód výsledku v IS VaVaI
Výsledek na webu
—
DOI - Digital Object Identifier
—
Alternativní jazyky
Jazyk výsledku
angličtina
Název v původním jazyce
Mixed Integer Programming vs. Genetic Algorithm Approach to Scheduling Permutation Flow Shop
Popis výsledku v původním jazyce
Flow shop scheduling problems represent scheduling a set of jobs (composed of tasks) in shops with a product machine layout. Thus, the jobs have the same manufacturing order. A permutation flow shop scheduling problem (PFSSP) is a special version of theproblem where each machine processes the jobs in the same order. In this paper, two different approaches to PFSSP with makespan objective are investigated. First a mixed integer programming model is formulated and it is used for solving the problem by ann optimisation package GAMS. Since the problem belongs to NP-complete problems, this approach is limited to smaller instances. Its reasonable bounds are indicated using benchmarks from OR-Library. For large instances, an approach using genetic algorithmis proposed including its appropriate parameter settings. Computational results show a good performance of genetic algorithm. For suitable parameter settings presented in the paper, this approach is able to find the optimal solution almos
Název v anglickém jazyce
Mixed Integer Programming vs. Genetic Algorithm Approach to Scheduling Permutation Flow Shop
Popis výsledku anglicky
Flow shop scheduling problems represent scheduling a set of jobs (composed of tasks) in shops with a product machine layout. Thus, the jobs have the same manufacturing order. A permutation flow shop scheduling problem (PFSSP) is a special version of theproblem where each machine processes the jobs in the same order. In this paper, two different approaches to PFSSP with makespan objective are investigated. First a mixed integer programming model is formulated and it is used for solving the problem by ann optimisation package GAMS. Since the problem belongs to NP-complete problems, this approach is limited to smaller instances. Its reasonable bounds are indicated using benchmarks from OR-Library. For large instances, an approach using genetic algorithmis proposed including its appropriate parameter settings. Computational results show a good performance of genetic algorithm. For suitable parameter settings presented in the paper, this approach is able to find the optimal solution almos
Klasifikace
Druh
C - Kapitola v odborné knize
CEP obor
BB - Aplikovaná statistika, operační výzkum
OECD FORD obor
—
Návaznosti výsledku
Projekt
—
Návaznosti
Z - Vyzkumny zamer (s odkazem do CEZ)
Ostatní
Rok uplatnění
2005
Kód důvěrnosti údajů
S - Úplné a pravdivé údaje o projektu nepodléhají ochraně podle zvláštních právních předpisů
Údaje specifické pro druh výsledku
Název knihy nebo sborníku
Katalinic, B. (ed.): DAAAM International Scientific Book 2005
ISBN
3-901509-43-7
Počet stran výsledku
12
Strana od-do
579-590
Počet stran knihy
—
Název nakladatele
DAAAM International
Místo vydání
Wien (Austria)
Kód UT WoS kapitoly
—
Základní informace
Druh výsledku
C - Kapitola v odborné knize
CEP
BB - Aplikovaná statistika, operační výzkum
Rok uplatnění
2005