Inventory Based Bi-Objective Flow Shop Scheduling Model and Its Hybrid Genetic Algorithm

Flow shop scheduling problem is a typical NP-hard problem, and the researchers have established many different multi-objective models for this problem, but none of these models have taken the inventory capacity into account. In this paper, an inventory based bi-objective flow shop scheduling model was proposed, in which both the total completion time and the inventory capacity were as objectives to be optimized simultaneously. To solve the proposed model more effectively, we used a tailor-made crossover operator, and mutation operator, and designed a new local search operator, which can improve the local search ability of GA greatly. Based on all these, a hybrid genetic algorithm was proposed. The computer simulations were made on a set of benchmark problems, and the results indicated the effectiveness of the proposed algorithm

Meta heuristic for Minimizing Makespan in a Flow-line Manufacturing Cell with Sequence Dependent Family Setup Times

This paper presents a new mathematical model for the problem of scheduling part families and jobs within each part family in a flow line manufacturing cell where the setup times for each family are sequence dependent and it is desired to minimize the maximum completion time of the last job on the last machine (makespan) while processing parts (jobs) in each family together. Gaining an optimal solution for this type of complex problem in large sizes in reasonable computational time using traditional approaches or optimization tools is extremely difficult. A meta-heuristic method based on Simulated Annealing (SA) is proposed to solve the presented model. Based on the computational analyses, the proposed algorithm was found efficient and effective at finding good quality solutions

Algorithms for university course scheduling problems

Rad se bavi problemom planiranja predavanja gdje postoji niz kolegija, predavača i učionica. Kolegiji se dodjeljuju i planiraju tako da se maksimalno zadovolje preferencije. Razvijamo matematički model problema u obliku linearnog programa cijelih brojeva. Manji se problem može optimalno riješiti primjenom komercijalnog softvera. Zatim razvijamo tri različite metaheuristike na temelju umjetnih imunih, genetičkih i algoritama simuliranog kaljenje. Te tri metode rješenja opremljene su novim postupcima kao što su operatori kretanja i križanja. Parametri predložene metaheuristike najprije se usklađuju, a zatim procjenjuju optimalnim rješenjima koje je model pronašao. Nadalje se procjenjuju usporedbom njihovih performansi. Eksperimenti pokazuju da je umjetni imuni algoritam uspješniji od drugih algoritama.This paper deals with the problem of course scheduling where we have a set of courses, lecturers and classrooms. Courses are assigned and scheduled in such a way that the total preference is maximized. We develop the mathematical model of the problem in form of a linear integer program. The small sized problem can be solved to optimality using commercial software. We then develop three different metaheuristics based on artificial immune, genetic and simulated annealing algorithms. These three solution methods are equipped with novel procedures such as move and crossing operators. The parameters of the proposed metaheuristics are first tuned, and then they are evaluated with optimal solutions found by the model. They are, furthermore, evaluated by comparing their performance. The experiments demonstrate that the artificial immune algorithm performs better than the other algorithms

Multicriteria hybrid flow shop scheduling problem: literature review, analysis, and future research

This research focuses on the Hybrid Flow Shop production scheduling problem, which is one of the most difficult problems to solve. The literature points to several studies that focus the Hybrid Flow Shop scheduling problem with monocriteria functions. Despite of the fact that, many real world problems involve several objective functions, they can often compete and conflict, leading researchers to concentrate direct their efforts on the development of methods that take consider this variant into consideration. The goal of the study is to review and analyze the methods in order to solve the Hybrid Flow Shop production scheduling problem with multicriteria functions in the literature. The analyses were performed using several papers that have been published over the years, also the parallel machines types, the approach used to develop solution methods, the type of method develop, the objective function, the performance criterion adopted, and the additional constraints considered. The results of the reviewing and analysis of 46 papers showed opportunities for future researchon this topic, including the following: (i) use uniform and dedicated parallel machines, (ii) use exact and metaheuristics approaches, (iv) develop lower and uppers bounds, relations of dominance and different search strategiesto improve the computational time of the exact methods,  (v) develop  other types of metaheuristic, (vi) work with anticipatory setups, and (vii) add constraints faced by the production systems itself

An agent-based genetic algorithm for hybrid flowshops with sequence dependent setup times to minimise makespan

This paper deals with a variant of flowshop scheduling, namely, the hybrid or flexible flowshop with sequence dependent setup times. This type of flowshop is frequently used in the batch production industry and helps reduce the gap between research and operational use. This scheduling problem is NP-hard and solutions for large problems are based on non-exact methods. An improved genetic algorithm (GA) based on software agent design to minimise the makespan is presented. The paper proposes using an inherent characteristic of software agents to create a new perspective in GA design. To verify the developed metaheuristic, computational experiments are conducted on a well-known benchmark problem dataset. The experimental results show that the proposed metaheuristic outperforms some of the well-known methods and the state-of-art algorithms on the same benchmark problem dataset.The translation of this paper was funded by Universidad Politecnica de Valencia, Spain.Gómez Gasquet, P.; Andrés Romano, C.; Lario Esteban, FC. (2012). An agent-based genetic algorithm for hybrid flowshops with sequence dependent setup times to minimise makespan. Expert Systems with Applications. 39(9):8095-8107. https://doi.org/10.1016/j.eswa.2012.01.158S8095810739

Two-stage based dynamic earth-rock transportation assignment problem under fuzzy random environment to earth-rock dam construction

This paper discusses a two-stage based dynamic transportation assignment problem (TS-based DTAP) under a fuzzy random environment in an earth-rock transportation system. This problem is a multi-objective dynamic programming optimization process for minimizing total operational cost, transportation duration and total waste. Triangular fuzzy random numbers are used for the uncertain parameters, and a hybrid crisp approach and an expected value operator are introduced to deal with these uncertainties. A dynamic programming based contraction particle swarm optimization is developed to solve the proposed expected value model for TS-based DTAP. Then, the earth-rock dam construction at Pubugou Hydropower project is used as a practical application to verify the proposed approach. Results and analysis are presented to highlight the performance of the proposed TS-based DTAP model and the optimization method, which proves to be effective and relatively efficient compared to the models under other environments and a standard PSO algorithm

Kappaleiden siirtoaikojen huomioimisen vaikutus skeduloinnin tarkkuuteen flexible job shop -ympäristössä

Metalliteollisuudessa hyödynnetään tuotteiden valmistuksessa usein erilaisia metallintyöstöön erikoistuneita koneita kuten sorveja sekä jyrsin- ja porauskoneita. Jokainen itsenäinen CNC-kone tehostaa tuotantoa kasvattaen tuotantokapasiteettia ja tuoden siten yritykselle huomattavaa lisäarvoa. Koneet ovat kuitenkin myös omistajalleen suuri investointi, mistä syystä niiden tehokas ja jatkuva ympärivuorokautinen toiminta on toivottavaa. Metallintyöstökoneet mahdollistavat yritykselle jatkuvan tuotannon, mutta useista työstökoneista koostuvan työstökonejärjestelmän tuotannon suunnittelulla ja koneiden välisten töiden synkronoinnilla on suuri vaikutus koko järjestelmän toiminnan tehokkuuteen. Useista metallintyöstökoneista koostuvan järjestelmän toimintaa ohjaava, suunnitteleva ja seuraava tuotannonohjausjärjestelmä vastaa järjestelmän tehokkaasta ajamisesta. Muun muassa valmiiden osien toimitusaikataulut, raakamateriaalin ja työkalujen saatavuus sekä käytettävissä olevat valmistusresurssit määrittävät kukin tuotannolle omat rajoitteensa. Tuotannonohjausjärjestelmän on kaikki nämä muuttujat huomioiden kyettävä paitsi toteuttamaan myös ennustamaan tulevaa tuotantoa. Näillä tuotantoennusteilla on yritykselle käytännön merkitystä, jotta järjestelmän käyttäjä osaa varautua tulevaan tuotantoon oikein työkaluin ja materiaalein. Lisäksi valmiiden tuotteiden jatkojalostuksen tai toimituksen suunnittelemiseksi ymmärrys eri tilausten valmistumisajankohdista on hyödyllistä. Tässä diplomityössä tarkasteltiin erästä kuudesta identtisestä metallintyöstökoneesta koostuvaa automatisoitua järjestelmää, jossa yksi tuotannonohjausjärjestelmän ohjaama hissi palveli kaikkia koneita vieden niille uusia töitä ja hakien valmistuneita töitä pois. Työ keskittyi tuotannonohjausjärjestelmään, joka suunnittelee tuotannon, ohjaa sen toteutusta ja ennustaa tuotannon etenemistä. Tuotannonohjausjärjestelmä ei kuitenkaan ottanut sellaisenaan huomioon hissiltä töiden siirtoon kuluvia aikoja johtaen liian optimistisiin tuotantoennusteisiin. Tässä työssä töiden siirtoaikojen huomiointi sisällytettiin tuotannonohjausjärjestelmän skedulointialgoritmiin, jotta siirtoaikojen huomioimisen vaikutusta ennusteiden tarkkuuteen voitiin arvioida. Uuden siirtoajat huomioivan ja vanhan siirtoajat huomiotta jättävän algoritmin tuottamia ennusteita verrattiin lopulta toteutuneeseen tuotantoon ennusteiden keskinäisen paremmuuden selvittämiseksi. Mittaustulokset osoittivat siirtoajat huomioivan algoritmin tuottamat ennusteet kiistattomasti siirtoajat huomiotta jättävän algoritmin ennusteita tarkemmiksi tilausten valmistumista pitkällä tähtäimellä ennustettaessa. Lyhyellä, muutaman päivän otannalla algoritmien tuottamien aikataulujen välillä ei havaittu merkittävää eroa. Tutkimuksissa todettiin kuitenkin myös alkuperäisen siirtoajat huomiotta jättävän algoritmin tuottavan varsin hyviä ennusteita tämän työn kontekstissa. Näin ollen siirtoajat huomioimalla saavutettu paremmuus ennusteiden tarkkuudessa todettiin vaatimattomaksi tutkitun järjestelmän osalta. Siirtoajat huomioivan algoritmin marginaalisesta paremmuudesta saatavat hyödyt hukkuvat todellisuudessa nopeasti järjestelmän ulkopuolisten häiriöiden aiheuttamaan kohinaan. Järjestelmässä, jossa töiden siirtoviiveet vievät suuremman osuuden kokonaistuotantoon kuluvasta ajasta, siirtoaikojen huomioimisesta voisi olla enemmän käytännön hyötyä