Evolutionary algorithm approach for solving animal diet formulation

One of the pillars in animal farming industries is formulation of food for the animal, which is also known as diet formulation.However, the feed component in the aquaculture industry incurs the most expensive operational cost, and has drawn many studies regarding diet formulation.Hence, this study aims to solve animal diet formulation problem with ratio constraint using evolutionary algorithm approach.Actual data with 14 ingredients and 18 nutrients were taken into consideration.The result shows that evolutionary algorithm provides feasible solution in all runs. Experimentation on what-if scenario has proven that this evolutionary model is robust as it can adopt to changes in the parameter

Perencanaan Produksi Batch pada Industri Makanan untuk Meningkatkan Produktivitas

The batch production system is one of the strategies used by the industry to meet increasingly varied consumer demands. More product variations can result in an increase in the total setup time as a result of the many production processes switching from different families. This study aims to plan batch production at Bakpia Pathok Vista (UBV) SMEs to increase productivity by reducing setup and idle time. Production planning includes job sequencing and operator allocation. A heuristic algorithm was proposed to solve the problem. The results showed that production planning based on the proposed algorithm could reduce the total setup time and idle time by 15.63% and 92.67%, respectively, so that productivity increases by 31.67% from the previous condition. This research can be further developed by considering operator overtime and minimizing makespan

Evolutionary algorithms with average crossover and power heuristics for aquaculture diet formulation

The aquaculture farming industry is one of the most important industries in Malaysia since it generates income to economic growth and produces main source of food for the nation. One of the pillars in aquaculture farming industries is formulation of food for the animal, which is also known as feed mix or diet formulation. However, the feed component in the aquaculture industry incurs the most expensive operational cost, and has drawn many studies regarding diet formulation. The lack of studies involving modelling approaches had motivated to embark on diet formulation, which searches for the best combination of feed ingredients while satisfying nutritional requirements at a minimum cost. Hence, this thesis investigates a potential approach of Evolutionary Algorithm (EA) to propose a diet formulation solution for aquaculture farming, specifically the shrimp. In order to obtain a good combination of ingredients in the feed, a filtering heuristics known as Power Heuristics was introduced in the initialization stage of the EA methodology. This methodology was capableof filtering certain unwanted ingredients which could lead to potential poor solutions. The success of the proposed EA also relies on a new selection and crossover operators that have improved the overall performance of the solutions. Hence, three main EA model variants were constructed with new initialization mechanism, diverse selection and crossover operators, whereby the proposed EAPH-RWS-Avg Model emerged as the most effective in producing a good solution with the minimum penalty value. The newly proposed model is efficient and able to adapt to changes in the parameters, thus assists relevant users in managing the shrimp diet formulation issues, especially using local ingredients. Moreover, this diet formulation strategy provides user preference elements to choose from a range of preferred ingredients and the preferred total ingredient weights

Process analytical technology in food biotechnology

Biotechnology is an area where precision and reproducibility are vital. This is due to the fact that products are often in form of food, pharmaceutical or cosmetic products and therefore very close to the human being. To avoid human error during the production or the evaluation of the quality of a product and to increase the optimal utilization of raw materials, a very high amount of automation is desired. Tools in the food and chemical industry that aim to reach this degree of higher automation are summarized in an initiative called Process Analytical Technology (PAT). Within the scope of the PAT, is to provide new measurement technologies for the purpose of closed loop control in biotechnological processes. These processes are the most demanding processes in regards of control issues due to their very often biological rate-determining component. Most important for an automation attempt is deep process knowledge, which can only be achieved via appropriate measurements. These measurements can either be carried out directly, measuring a crucial physical value, or if not accessible either due to the lack of technology or a complicated sample state, via a soft-sensor.Even after several years the ideal aim of the PAT initiative is not fully implemented in the industry and in many production processes. On the one hand a lot effort still needs to be put into the development of more general algorithms which are more easy to implement and especially more reliable. On the other hand, not all the available advances in this field are employed yet. The potential users seem to stick to approved methods and show certain reservations towards new technologies.Die Biotechnologie ist ein Wissenschaftsbereich, in dem hohe Genauigkeit und Wiederholbarkeit eine wichtige Rolle spielen. Dies ist der Tatsache geschuldet, dass die hergestellten Produkte sehr oft den Bereichen Nahrungsmitteln, Pharmazeutika oder Kosmetik angehöhren und daher besonders den Menschen beeinflussen. Um den menschlichen Fehler bei der Produktion zu vermeiden, die Qualität eines Produktes zu sichern und die optimale Verwertung der Rohmaterialen zu gewährleisten, wird ein besonders hohes Maß an Automation angestrebt. Die Werkzeuge, die in der Nahrungsmittel- und chemischen Industrie hierfür zum Einsatz kommen, werden in der Process Analytical Technology (PAT) Initiative zusammengefasst. Ziel der PAT ist die Entwicklung zuverlässiger neuer Methoden, um Prozesse zu beschreiben und eine automatische Regelungsstrategie zu realisieren. Biotechnologische Prozesse gehören hierbei zu den aufwändigsten Regelungsaufgaben, da in den meisten Fällen eine biologische Komponente der entscheidende Faktor ist. Entscheidend für eine erfolgreiche Regelungsstrategie ist ein hohes Maß an Prozessverständnis. Dieses kann entweder durch eine direkte Messung der entscheidenden physikalischen, chemischen oder biologischen Größen gewonnen werden oder durch einen SoftSensor. Zusammengefasst zeigt sich, dass das finale Ziel der PAT Initiative auch nach einigen Jahren des Propagierens weder komplett in der Industrie noch bei vielen Produktionsprozessen angekommen ist. Auf der einen Seite liegt dies mit Sicherheit an der Tatsache, dass noch viel Arbeit in die Generalisierung von Algorithmen gesteckt werden muss. Diese müsse einfacher zu implementieren und vor allem noch zuverlässiger in der Funktionsweise sein. Auf der anderen Seite wurden jedoch auch Algorithmen, Regelungsstrategien und eigne Ansätze für einen neuartigen Sensor sowie einen Soft-Sensors vorgestellt, die großes Potential zeigen. Nicht zuletzt müssen die möglichen Anwender neue Strategien einsetzen und Vorbehalte gegenüber unbekannten Technologien ablegen

Application of nature-inspired optimization algorithms to improve the production efficiency of small and medium-sized bakeries

Increasing production efficiency through schedule optimization is one of the most influential topics in operations research that contributes to decision-making process. It is the concept of allocating tasks among available resources within the constraints of any manufacturing facility in order to minimize costs. It is carried out by a model that resembles real-world task distribution with variables and relevant constraints in order to complete a planned production. In addition to a model, an optimizer is required to assist in evaluating and improving the task allocation procedure in order to maximize overall production efficiency. The entire procedure is usually carried out on a computer, where these two distinct segments combine to form a solution framework for production planning and support decision-making in various manufacturing industries. Small and medium-sized bakeries lack access to cutting-edge tools, and most of their production schedules are based on personal experience. This makes a significant difference in production costs when compared to the large bakeries, as evidenced by their market dominance. In this study, a hybrid no-wait flow shop model is proposed to produce a production schedule based on actual data, featuring the constraints of the production environment in small and medium-sized bakeries. Several single-objective and multi-objective nature-inspired optimization algorithms were implemented to find efficient production schedules. While makespan is the most widely used quality criterion of production efficiency because it dominates production costs, high oven idle time in bakeries also wastes energy. Combining these quality criteria allows for additional cost reduction due to energy savings as well as shorter production time. Therefore, to obtain the efficient production plan, makespan and oven idle time were included in the objectives of optimization. To find the optimal production planning for an existing production line, particle swarm optimization, simulated annealing, and the Nawaz-Enscore-Ham algorithms were used. The weighting factor method was used to combine two objectives into a single objective. The classical optimization algorithms were found to be good enough at finding optimal schedules in a reasonable amount of time, reducing makespan by 29 % and oven idle time by 8 % of one of the analyzed production datasets. Nonetheless, the algorithms convergence was found to be poor, with a lower probability of obtaining the best or nearly the best result. In contrast, a modified particle swarm optimization (MPSO) proposed in this study demonstrated significant improvement in convergence with a higher probability of obtaining better results. To obtain trade-offs between two objectives, state-of-the-art multi-objective optimization algorithms, non-dominated sorting genetic algorithm (NSGA-II), strength Pareto evolutionary algorithm, generalized differential evolution, improved multi-objective particle swarm optimization (OMOPSO) and speed-constrained multi-objective particle swarm optimization (SMPSO) were implemented. Optimization algorithms provided efficient production planning with up to a 12 % reduction in makespan and a 26 % reduction in oven idle time based on data from different production days. The performance comparison revealed a significant difference between these multi-objective optimization algorithms, with NSGA-II performing best and OMOPSO and SMPSO performing worst. Proofing is a key processing stage that contributes to the quality of the final product by developing flavor and fluffiness texture in bread. However, the duration of proofing is uncertain due to the complex interaction of multiple parameters: yeast condition, temperature in the proofing chamber, and chemical composition of flour. Due to the uncertainty of proofing time, a production plan optimized with the shortest makespan can be significantly inefficient. The computational results show that the schedules with the shortest and nearly shortest makespan have a significant (up to 18 %) increase in makespan due to proofing time deviation from expected duration. In this thesis, a method for developing resilient production planning that takes into account uncertain proofing time is proposed, so that even if the deviation in proofing time is extreme, the fluctuation in makespan is minimal. The experimental results with a production dataset revealed a proactive production plan, with only 5 minutes longer than the shortest makespan, but only 21 min fluctuating in makespan due to varying the proofing time from -10 % to +10 % of actual proofing time. This study proposed a common framework for small and medium-sized bakeries to improve their production efficiency in three steps: collecting production data, simulating production planning with the hybrid no-wait flow shop model, and running the optimization algorithm. The study suggests to use MPSO for solving single objective optimization problem and NSGA-II for multi-objective optimization problem. Based on real bakery production data, the results revealed that existing plans were significantly inefficient and could be optimized in a reasonable computational time using a robust optimization algorithm. Implementing such a framework in small and medium-sized bakery manufacturing operations could help to achieve an efficient and resilient production system.Die Steigerung der Produktionseffizienz durch die Optimierung von Arbeitsplänen ist eines der am meisten erforschten Themen im Bereich der Unternehmensplanung, die zur Entscheidungsfindung beiträgt. Es handelt sich dabei um die Aufteilung von Aufgaben auf die verfügbaren Ressourcen innerhalb der Beschränkungen einer Produktionsanlage mit dem Ziel der Kostenminimierung. Diese Optimierung von Arbeitsplänen wird mit Hilfe eines Modells durchgeführt, das die Aufgabenverteilung in der realen Welt mit Variablen und relevanten Einschränkungen nachbildet, um die Produktion zu simulieren. Zusätzlich zu einem Modell sind Optimierungsverfahren erforderlich, die bei der Bewertung und Verbesserung der Aufgabenverteilung helfen, um eine effiziente Gesamtproduktion zu erzielen. Das gesamte Verfahren wird in der Regel auf einem Computer durchgeführt, wobei diese beiden unterschiedlichen Komponenten (Modell und Optimierungsverfahren) zusammen einen Lösungsrahmen für die Produktionsplanung bilden und die Entscheidungsfindung in verschiedenen Fertigungsindustrien unterstützen. Kleine und mittelgroße Bäckereien haben zumeist keinen Zugang zu den modernsten Werkzeugen und die meisten ihrer Produktionspläne beruhen auf persönlichen Erfahrungen. Dies macht einen erheblichen Unterschied bei den Produktionskosten im Vergleich zu den großen Bäckereien aus, was sich in deren Marktdominanz widerspiegelt. In dieser Studie wird ein hybrides No-Wait-Flow-Shop-Modell vorgeschlagen, um einen Produktionsplan auf der Grundlage tatsächlicher Daten zu erstellen, der die Beschränkungen der Produktionsumgebung in kleinen und mittleren Bäckereien berücksichtigt. Mehrere einzel- und mehrzielorientierte, von der Natur inspirierte Optimierungsalgorithmen wurden implementiert, um effiziente Produktionspläne zu berechnen. Die Minimierung der Produktionsdauer ist das am häufigsten verwendete Qualitätskriterium für die Produktionseffizienz, da sie die Produktionskosten dominiert. Jedoch wird in Bäckereien durch hohe Leerlaufzeiten der Öfen Energie verschwendet was wiederum die Produktionskosten erhöht. Die Kombination beider Qualitätskriterien (minimale Produktionskosten, minimale Leerlaufzeiten der Öfen) ermöglicht eine zusätzliche Kostenreduzierung durch Energieeinsparungen und kurze Produktionszeiten. Um einen effizienten Produktionsplan zu erhalten, wurden daher die Minimierung der Produktionsdauer und der Ofenleerlaufzeit in die Optimierungsziele einbezogen. Um optimale Produktionspläne für bestehende Produktionsprozesse von Bäckereien zu ermitteln, wurden folgende Algorithmen untersucht: Particle Swarm Optimization, Simulated Annealing und Nawaz-Enscore-Ham. Die Methode der Gewichtung wurde verwendet, um zwei Ziele zu einem einzigen Ziel zu kombinieren. Die Optimierungsalgorithmen erwiesen sich als gut genug, um in angemessener Zeit optimale Pläne zu berechnen, wobei bei einem untersuchten Datensatz die Produktionsdauer um 29 % und die Leerlaufzeit des Ofens um 8 % reduziert wurde. Allerdings erwies sich die Konvergenz der Algorithmen als unzureichend, da nur mit einer geringen Wahrscheinlichkeit das beste oder nahezu beste Ergebnis berechnet wurde. Im Gegensatz dazu zeigte der in dieser Studie ebenfalls untersuchte modifizierte Particle-swarm-Optimierungsalgorithmus (mPSO) eine deutliche Verbesserung der Konvergenz mit einer höheren Wahrscheinlichkeit, bessere Ergebnisse zu erzielen im Vergleich zu den anderen Algorithmen. Um Kompromisse zwischen zwei Zielen zu erzielen, wurden moderne Algorithmen zur Mehrzieloptimierung implementiert: Non-dominated Sorting Genetic Algorithm (NSGA-II), Strength Pareto Evolutionary Algorithm, Generalized Differential Evolution, Improved Multi-objective Particle Swarm Optimization (OMOPSO), and Speed-constrained Multi-objective Particle Swarm Optimization (SMPSO). Die Optimierungsalgorithmen ermöglichten eine effiziente Produktionsplanung mit einer Verringerung der Produktionsdauer um bis zu 12 % und einer Verringerung der Leerlaufzeit der Öfen um 26 % auf der Grundlage von Daten aus unterschiedlichen Produktionsprozessen. Der Leistungsvergleich zeigte signifikante Unterschiede zwischen diesen Mehrziel-Optimierungsalgorithmen, wobei NSGA-II am besten und OMOPSO und SMPSO am schlechtesten abschnitten. Die Gärung ist ein wichtiger Verarbeitungsschritt, der zur Qualität des Endprodukts beiträgt, indem der Geschmack und die Textur des Brotes positiv beeinflusst werden kann. Die Dauer der Gärung ist jedoch aufgrund der komplexen Interaktion von mehreren Größen abhängig wie der Hefezustand, der Temperatur in der Gärkammer und der chemischen Zusammensetzung des Mehls. Aufgrund der Variabilität der Gärzeit kann jedoch ein Produktionsplan, der auf die kürzeste Produktionszeit optimiert ist, sehr ineffizient sein. Die Berechnungsergebnisse zeigen, dass die Pläne mit der kürzesten und nahezu kürzesten Produktionsdauer eine erhebliche (bis zu 18 %) Erhöhung der Produktionsdauer aufgrund der Abweichung der Gärzeit von der erwarteten Dauer aufweisen. In dieser Arbeit wird eine Methode zur Entwicklung einer robusten Produktionsplanung vorgeschlagen, die Veränderungen in den Gärzeiten berücksichtigt, so dass selbst bei einer extremen Abweichung der Gärzeit die Schwankung der Produktionsdauer minimal ist. Die experimentellen Ergebnisse für einen Produktionsprozess ergaben einen robusten Produktionsplan, der nur 5 Minuten länger ist als die kürzeste Produktionsdauer, aber nur 21 Minuten in der Produktionsdauer schwankt, wenn die Gärzeit von -10 % bis +10 % der ermittelten Gärzeit variiert. In dieser Studie wird ein Vorgehen für kleine und mittlere Bäckereien vorgeschlagen, um ihre Produktionseffizienz in drei Schritten zu verbessern: Erfassung von Produktionsdaten, Simulation von Produktionsplänen mit dem hybrid No-Wait Flow Shop Modell und Ausführung der Optimierung. Für die Einzieloptimierung wird der mPSO-Algorithmus und für die Mehrzieloptimierung NSGA-II-Algorithmus empfohlen. Auf der Grundlage realer Bäckereiproduktionsdaten zeigten die Ergebnisse, dass die in den Bäckereien verwendeten Pläne ineffizient waren und mit Hilfe eines effizienten Optimierungsalgorithmus in einer angemessenen Rechenzeit optimiert werden konnten. Die Umsetzung eines solchen Vorgehens in kleinen und mittelgroßen Bäckereibetrieben trägt dazu bei effiziente und robuste Produktionspläne zu erstellen und somit die Wettbewerbsfähigkeit dieser Bäckereien zu erhöhen

Algorithms for Scheduling Problems

This edited book presents new results in the area of algorithm development for different types of scheduling problems. In eleven chapters, algorithms for single machine problems, flow-shop and job-shop scheduling problems (including their hybrid (flexible) variants), the resource-constrained project scheduling problem, scheduling problems in complex manufacturing systems and supply chains, and workflow scheduling problems are given. The chapters address such subjects as insertion heuristics for energy-efficient scheduling, the re-scheduling of train traffic in real time, control algorithms for short-term scheduling in manufacturing systems, bi-objective optimization of tortilla production, scheduling problems with uncertain (interval) processing times, workflow scheduling for digital signal processor (DSP) clusters, and many more