МИНИМИЗАЦИЯ СУММАРНОГО ШТРАФА ОБСЛУЖИВАНИЯ НЕОДНОВРЕМЕННО ПОСТУПАЮЩИХ ТРЕБОВАНИЙ С ОБЩИМ ДИРЕКТИВНЫМ СРОКОМ НА ОСНОВЕ ПОИСКА С ЗАПРЕТАМИ

Предлагается эвристический алгоритм, использующий метод поиска с запретами для решения задачи минимизации суммарного штрафа за опережение и запаздывание обслуживания требований и назначение общего директивного срока в условиях неодновременного поступления требований в системах с одним прибором

ПОСТРОЕНИЕ РАСПИСАНИЙ ДЛЯ ОДНОСТАДИЙНЫХ СИСТЕМ ОБСЛУЖИВАНИЯ

Приведен обзор результатов, полученных в лаборатории математической кибернетики ОИПИ НАН наук Беларуси по решению задач теории расписаний для одностадийных детерминированных систем обслуживания

Available-to-promise (ATP) systems: a classification and framework for analysis

Available-to-promise (ATP) systems deal with a number of managerial decisions related to order capture activities in a company, including order acceptance/rejection, due date setting, and resource scheduling. These different but interrelated decisions have often been studied in an isolated manner, and, to the best of our knowledge, no framework has been presented to integrate them into the broader perspective of order capture. This paper attempts to provide a general framework for ATP-related decisions. By doing so, we: (1) identify the different decision problems to be addressed; (2) present the different literature-based models supporting related decisions into a coherent framework; and (3) review the main contributions in the literature for each one of these. We first describe different approaches for order capture available in the literature, depending on two parameters related to the application context of ATP systems, namely the inclusion of explicit information about due dates in the decision model, and the level of integration among decisions. According to these parameters, up to six approaches for ATP-related decisions are identified. Secondly, we show the subsequent decision problems derived from the different approaches, and describe the main issues and key references involving each one of these decision problems. Finally, a number of conclusions and future research lines are discussed.Ministerio de Ciencia e Innovación DPI2007-6134

Atölye tipi üretimde teslim tarihi verilmesi

06.03.2018 tarihli ve 30352 sayılı Resmi Gazetede yayımlanan “Yükseköğretim Kanunu İle Bazı Kanun Ve Kanun Hükmünde Kararnamelerde Değişiklik Yapılması Hakkında Kanun” ile 18.06.2018 tarihli “Lisansüstü Tezlerin Elektronik Ortamda Toplanması, Düzenlenmesi ve Erişime Açılmasına İlişkin Yönerge” gereğince tam metin erişime açılmıştır.Üretimin müşteri siparişlerine dayandığı sistemlerde teslim tarihi verilmesi birincil öneme sahiptir. Özellikle el becerisinin yoğun olduğu çeşitli endüstri kollarında, ulaşılabilir teslim tarihlerinin verilebilmesi, rekabet açısından uzun dönemde şirketler için önemli bir avantaj oluşturur.Bu çalışmada; kapı-pencere üretimi yapan bir atölyede, müşteri siparişleri geldiği anda, güvenilir teslim tarihlerinin verilmesinin sağlanması için yeni bir sistem geliştirilerek önerilmiştir. Tez çalışması altı bölümden oluşmaktadır. İlk dört bölümde atölye tipi üretim, üretim-proses planlama ve çizelgeleme, son iki bölümde de hazır doğrama prosesinde teslim tarihinin belirlemesi için geliştirilen yeni sistemin uygulanması, sonuçları ve önerileri yer almaktadırDue-date given is a primary import when the system of production is based on customer orders. Especially, craftsmanship is intensive in a wide range of industries; giving attainable due-date in terms of competition for the companies in the long run provides an important competitive edge.In this study, suggest and development of new system for giving reliable due dates when the customer orders come in the ready-make door and window workshop. In this thesis consists of six chapters. The general attainments was included of workshop-type production, production- process planning and scheduling in the first four chapters, the last two chapters, practice, results and suggestion about due date determination with new system in ready make joinery proces

Dinamik atölye çizelgelemede yapay sinir ağı ile teslim tarihi belirlenmesi

06.03.2018 tarihli ve 30352 sayılı Resmi Gazetede yayımlanan “Yükseköğretim Kanunu İle Bazı Kanun Ve Kanun Hükmünde Kararnamelerde Değişiklik Yapılması Hakkında Kanun” ile 18.06.2018 tarihli “Lisansüstü Tezlerin Elektronik Ortamda Toplanması, Düzenlenmesi ve Erişime Açılmasına İlişkin Yönerge” gereğince tam metin erişime açılmıştır.Anahtar Kelimeler: Dinamik Çizelgeleme, Teslim Tarihi, Yapay Sinir AglarıBu çalısmada dinamik atölye çizelgelemede teslim tarihi belirleme yöntemlerinealternatif olarak daha iyi sonuçlar üretebilecegi düsünülen bir yapay sinir agıyaklasımı sunulmakta ve olurlulugu gösterilmektedir. Yapay sinir agı modelininperformansını ölçebilmek amacıyla karsılastırma yapılabilecek bes farklı regresyonmodeli seçilmistir.Çalısmayı yapabilmek için öncelikle olay artımlı bir benzetim yazılımıgelistirilmistir. Yazılımın ürettigi verilerle regresyon model denklemleriolusturulmus ve ayrıca yapay sinir agı modelinin teslim tarihi belirlemek üzereegitimi yapılmıstır. Yapay sinir agı modeli olarak geriye yayılımlı yapay sinir agıkullanılmıs ve bir yapay sinir agı yazılımı gelistirilmistir. Regresyon modelleriolusturulduktan ve yapay sinir agı egitildikten sonra benzetim yazılımı tekrar bu defakarsılastırma amaçlı olarak çalıstırılmıstır. Regresyon modelleri için her birmodeldeki denklem kullanılarak teslim tarihleri belirlenerek benzetim yapılarakperformans ölçütleri hesaplanmıs ve saklanmıstır. Yine yapay sinir agı kullanılarakteslim tarihlerinin belirlendigi benzetim yapılmıs ve performans ölçütlerikaydedilmistir.Söz konusu bu çalısmalar en kısa islem süreli ve en erken teslim tarihli öncelikkuralları için ayrı ayrı yapılmıstır. Modelleri karsılastırmak amacıyla performansölçütleri olarak teslim tarihinden ortalama mutlak sapma, teslim tarihinden mutlaksapmalarının kareleri ortalaması, ortalama pozitif gecikme, pozitif geciken is sayısı,ortalama negatif gecikme ve negatif geciken is sayıları kullanılmıstır. Çalısmasonucunda yapay sinir agı modelinin teslim tarihi belirlemede olurlulugugörülmüstür. Hem en kısa islem süreli önce ve hem de en erken teslim tarihli önceöncelik kuralları açısından birkaç performans ölçütü açısından iyi sonuçlar vermistir.Yapay sinir agının en kısa islem süreli performans ölçütünde genel olarak daha iyisonuç verdigi görülmüstür.Keywords: Dynamic Scheduling, Due Date, Artificial Neural NetworksIn this study, an artificial neural network approach is considered to perform betterthan conventional due date determination methods in dynamic job shop scheduling ispresented and its feasibility is showed. Five different regression models are selectedto compare the performance of the artificial neural network model.An event oriented simulation software is developed to perform this study. Dataproduced by this software are used to build the regression models and to train theartificial neural network. Building the regression models and training the artificialneural network, the simulation software is run to compare these models. Performancemeasures are computed and recorded using the regression models. Also simulationsoftware is run using the artificial neural network model to determine due dates andthe performance measures are recorded.Studies mentioned above are done for each dispatching rule of shortest processingtime and earliest due date. Performance measures are mean absolute deviation oflateness, mean squared error of lateness, mean tardiness, number of tardy jobs, meanearliness and number of early jobs. At the end of the study, it is observed that theartificial neural network model is feasible to determine due dates. Better results areobtained in some performance criteria for the shortest processing time and theearliest due date dispatching rules. In general, the artificial neural network modelgives the better results for the shortest processing time rule

GRASP and Tabu Search applied to scheduling problems in parallel machines

Orientador: Vinicius Amaral ArmentanoTese (doutorado) - Universidade Estadual de Campinas, Faculdade de Engenharia Eletrica e de ComputaçãoResumo: Este trabalho é dedicado à programação de tarefas em máquinas paralelas. Dois ambientes são considerados. No primeiro, as máquinas são idênticas e o objetivo é a minimização da soma ponderada de custos de atraso. Todas as tarefas estão disponíveis para processamento no início do horizonte de programação e a cada uma são associadas uma data de entrega e uma penalização por atraso específicas. No segundo, as máquinas são não relacionadas e o objetivo é a minimização da soma ponderada de custos de avanço e de atraso. Instantes de liberação, datas de entrega, penalizações por avanço e por atraso são específicos para cada tarefa. Em ambos, as transições entre tarefas requerem tempos de preparação dependentes da seqüência de processamento. Os problemas são resolvidos por meio de GRASP e Busca Tabu. Memória de longo prazo é empregada para melhorar o desempenho das duas metaheurísticas. No GRASP, soluções de elite influenciam a fase construtiva. Na Busca Tabu, estratégias de diversificação e de intensificação fazem uso direto das soluções de elite e também de freqüências de residência. Como pós-otimização, nas duas metaheurísticas, realizam-se religações de caminhos entre as soluções de eliteAbstract: This work is dedicated to the scheduling of a set of jobs in parallel machines. Two scenarios are considered. In the first one, the machines are identical and the objective is the minimization of the weighted sum of tardiness costs. All jobs are ready for processing at the beginning of the scheduling horizon and to each one is associated a due date and a tardiness penalty. In the second scenario, the machines are non-related and the objective is the minimization of the weighted sum of earliness and tardiness costs. Ready times, due dates, earliness and tardiness penalties are specifics to each job. In both problems, the transitions between jobs require sequence dependent setup times. The problems are solved using GRASP and Tabu Search. Long term memory is applied to improve the performance of the metaheuristics. A set of elite solutions are used to influence the constructive phase in GRASP. In Tabu Search, diversification and intensification strategies make direct use of the elite solutions, as well of residence frequences. Path relinking between the elite solutions is used as a post-optimization approachDoutoradoAutomaçãoDoutor em Engenharia Elétric