Approaches for Solving Production Planning and Scheduling Problems Using Genetic Algorithms
Identifikátory výsledku
Kód výsledku v IS VaVaI
<a href="https://www.isvavai.cz/riv?ss=detail&h=RIV%2F00216305%3A26210%2F11%3APU95097" target="_blank" >RIV/00216305:26210/11:PU95097 - isvavai.cz</a>
Výsledek na webu
—
DOI - Digital Object Identifier
—
Alternativní jazyky
Jazyk výsledku
angličtina
Název v původním jazyce
Approaches for Solving Production Planning and Scheduling Problems Using Genetic Algorithms
Popis výsledku v původním jazyce
Manufacturers are today faced with increasing market competition. Acknowledging considerable pressure by competition, efficient planning and scheduling of production therefore become essential requirements. Satisfying customers needs and, moreover, benefitting economically, is thus owed to detailed plans of rational production, sales and distribution. Understanding planning, allocating resources and controlling processes of production are indispensable for success in business activities. In conditions of fast changes, when increasingly less time is available for optimal organization of production, it is a must to implement methods (algorithms) utilized towards finding an appropriate solution with relatively low number of attempts (evolutions). Geneticalgorithms, as part of a wider field of artificial intelligence, are being increasingly employed and are indeed successful in dealing with hard-solving issues (NP-hard).
Název v anglickém jazyce
Approaches for Solving Production Planning and Scheduling Problems Using Genetic Algorithms
Popis výsledku anglicky
Manufacturers are today faced with increasing market competition. Acknowledging considerable pressure by competition, efficient planning and scheduling of production therefore become essential requirements. Satisfying customers needs and, moreover, benefitting economically, is thus owed to detailed plans of rational production, sales and distribution. Understanding planning, allocating resources and controlling processes of production are indispensable for success in business activities. In conditions of fast changes, when increasingly less time is available for optimal organization of production, it is a must to implement methods (algorithms) utilized towards finding an appropriate solution with relatively low number of attempts (evolutions). Geneticalgorithms, as part of a wider field of artificial intelligence, are being increasingly employed and are indeed successful in dealing with hard-solving issues (NP-hard).
Klasifikace
Druh
D - Stať ve sborníku
CEP obor
JQ - Strojní zařízení a nástroje
OECD FORD obor
—
Návaznosti výsledku
Projekt
—
Návaznosti
S - Specificky vyzkum na vysokych skolach
Ostatní
Rok uplatnění
2011
Kód důvěrnosti údajů
S - Úplné a pravdivé údaje o projektu nepodléhají ochraně podle zvláštních právních předpisů
Údaje specifické pro druh výsledku
Název statě ve sborníku
Annals of DAAAM for 2011 & Proceedings
ISBN
978-3-901509-83-4
ISSN
—
e-ISSN
—
Počet stran výsledku
2
Strana od-do
771-772
Název nakladatele
DAAAM International Vienna
Místo vydání
TU Wien, Karlsplatz 13/311, A-1040 Vienna, Austr
Místo konání akce
Vienna
Datum konání akce
23. 11. 2011
Typ akce podle státní příslušnosti
WRD - Celosvětová akce
Kód UT WoS článku
—