Modeling human performance using simulation at aircraft manufacturing system

Manufacturing sectors play one of the important roles in generating economics in Malaysia. In aircraft composite manufacturing, an assembly line, especially in layup processes, is critical and requires high skill workers and a huge amount of capital and cost. However, the resignation of expert workers will impact the human performance in an assembly line which can cause the bottleneck problems, the decline of throughput rates and the increased number of scrapped parts. Therefore, this research develops a hybrid simulation model to analyze the human performance at the assembly line in aircraft composite manufacturing by integrating discrete-event simulation (DES) and system dynamics (SD), namely I-SIMHUPAL. The DES model was run using Arena to get the outputs to cater for the operational level of the assembly line. Then, the outputs such as Work in Process (WIP) and the number of throughput were considered as input data in the SD model. Next, the SD model was run using Vensim to determine the worker workload, skill matured time, and number of required new and expert workers. The SD model was used to measure human performance. The number of throughput from SD model was used again as input data in the DES model to identify a suitable target production based on the number of available new and expert workers. The result showed the number of throughput declined 0.72% and WIP of Product A decreased 0.95% in the assembly line when the number of expert workers decreases. The models help the management identify the human performance in improving the quality of the production at an assembly line. The findings of this study can guide authorities to improve the human performance in an assembly line

Crossover Method for Interactive Genetic Algorithms to Estimate Multimodal Preferences

We apply an interactive genetic algorithm (iGA) to generate product recommendations. iGAs search for a single optimum point based on a user’s Kansei through the interaction between the user and machine. However, especially in the domain of product recommendations, there may be numerous optimum points. Therefore, the purpose of this study is to develop a new iGA crossover method that concurrently searches for multiple optimum points for multiple user preferences. The proposed method estimates the locations of the optimum area by a clustering method and then searches for the maximum values of the area by a probabilistic model. To confirm the effectiveness of this method, two experiments were performed. In the first experiment, a pseudouser operated an experiment system that implemented the proposed and conventional methods and the solutions obtained were evaluated using a set of pseudomultiple preferences. With this experiment, we proved that when there are multiple preferences, the proposed method searches faster and more diversely than the conventional one. The second experiment was a subjective experiment. This experiment showed that the proposed method was able to search concurrently for more preferences when subjects had multiple preferences

Interactive Genetic Algorithms with Individual Fitness Not Assigned by Human

Abstract: Interactive genetic algorithms (IGAs) are effective methods to solve optimization problems with implicit or fuzzy indices. But human fatigue problem, resulting from evaluation on individuals and assignment of their fitness, is very important and hard to solve in IGAs. Aiming at solving the above problem, an interactive genetic algorithm with an individual fitness not assigned by human is proposed in this paper. Instead of assigning an individual fitness directly, we record time to choose an individual from a population as a satisfactory or unsatisfactory one according to sensitiveness to it, and its fitness is automatically calculated by a transformation from time space to fitness space. Then subsequent genetic operation is performed based on this fitness, and offspring is generated. We apply this algorithm to fashion design, and the experimental results validate its efficiency

Interactive Genetic Algorithms with Individual Fitness Not Assigned by Human

Interactive genetic algorithms (IGAs) are effective methods to solve optimization problems with implicit or fuzzy indices. But human fatigue problem, resulting from evaluation on individuals and assignment of their fitness, is very important and hard to solve in IGAs. Aiming at solving the above problem, an interactive genetic algorithm with an individual fitness not assigned by human is proposed in this paper. Instead of assigning an individual fitness directly, we record time to choose an individual from a population as a satisfactory or unsatisfactory one according to sensitiveness to it, and its fitness is automatically calculated by a transformation from time space to fitness space. Then subsequent genetic operation is performed based on this fitness, and offspring is generated. We apply this algorithm to fashion design, and the experimental results validate its efficiency

Interactive Genetic Algorithms with Individual Fitness Not Assigned by Human

Interactive genetic algorithms (IGAs) are effective methods to solve optimization problems with implicit or fuzzy indices. But human fatigue problem, resulting from evaluation on individuals and assignment of their fitness, is very important and hard to solve in IGAs. Aiming at solving the above problem, an interactive genetic algorithm with an individual fitness not assigned by human is proposed in this paper. Instead of assigning an individual fitness directly, we record time to choose an individual from a population as a satisfactory or unsatisfactory one according to sensitiveness to it, and its fitness is automatically calculated by a transformation from time space to fitness space. Then subsequent genetic operation is performed based on this fitness, and offspring is generated. We apply this algorithm to fashion design, and the experimental results validate its efficiency

Genetic approaches for the unequal area facility layout problem

Esta tesis doctoral aborda el problema de distribución en planta, el cuál en líneas generales, pretende asignar o distribuir instalaciones en una planta industrial. Existen muchos problemas diferentes dependiendo de las características que sean consideradas de la planta industrial, como por ejemplo, la forma de las instalaciones, el número de plantas, la flexibilidad requerida en los sistemas de producción, el tipo de producto que se fabrica, etcétera. Uno de los problemas más abordados, ha sido el problema de distribución en planta con instalaciones de área desigual. Para solucionar este tipo problemas existen muchas técnicas que pretenden alcanzar un diseño eficiente de la planta industrial. Entre ellas, una de las estrategias más usadas por los investigadores ha sido la de los Algoritmos Genéticos (AGs). Los AGs requieren definir un esquema de codificación para representar el diseño de la planta industrial como una estructura de datos. Esta estructura determina el tipo de soluciones que pueden ser obtenidas, e influencia la capacidad del AG para encontrar buenas soluciones. Aunque existen varios trabajos que revisan el estado del arte de los problemas de distribución en planta, no hay ninguno que centre su revisión en los esquemas de codificación y los operadores evolutivos usados por los AGs. Así, una de las contribuciones de la tesis que se presenta, es el estudio de los esquemas de codificación y los operadores evolutivos empleados por los AGs en problemas de distribución en planta. Además, este estudio se completa con una clasificación de las diferentes estructuras de codificación utilizadas por los autores, un estudio de sus características y objetivos, y finalmente, la identificación de los operadores de cruce y mutación que pueden ser aplicados dependiendo de la estructura de codificación. Por otro lado, en esta tesis se propone un AG para el problema de distribución en planta de instalaciones de área desigual, teniendo en cuenta aspectos que pueden ser cuantificados, tales como: el de flujo de material, las relaciones lógicas entre las actividades que se realizan en los centros de producción (comúnmente, instalaciones) y la forma de cada uno. Para ello, se sugiere una nueva forma de representar las plantas industriales. Este algoritmo se ha integrado en una aplicación informática que permite a los usuarios introducir los datos y configurar los parámetros del algoritmo, así como mostrar las soluciones propuestas de una manera sencilla y amigable. Finalmente, el algoritmo ha sido probado con varios problemas y sus resultados comparados con los obtenidos en otros trabajos citados en la bibliografía. Aunque el problema de distribución en planta de instalaciones de área desigual ha sido resuelto con muchas estrategias, siempre ha sido abordado teniendo en cuenta criterios cuantificables. Sin embargo, existen características subjetivas que resultan muy interesantes para este problema. Dicha características son muy difíciles de tener en cuenta mediante los métodos clásicos de optimización. Por esta razón, se propone un Algoritmo Genético Interactivo (AGI) para el problema de distribución en planta de instalaciones de área desigual, el cuál permite la interacción entre el algoritmo y el diseñador. Con la implicación del conocimiento del diseñador en la propuesta, el proceso de búsqueda es guiado y ajustado a las preferencias de aquél en cada iteración del algoritmo. Para evitar sobrecargar al diseñador, la población de soluciones es clasificada en grupos mediante un método de clustering. Así, sólo un elemento de cada grupo es evaluado. Durante todo este proceso, aquellas soluciones que resulten interesantes para el diseñador son almacenadas en memoria. Las pruebas realizadas muestran que el AGI propuesto es capaz de captar las preferencias del diseñador, y que además, progresa hacia una buena solución en un número de iteraciones razonable

VizAssist (un assistant utilisateur pour le choix et le paramétrage des méthodes de fouille visuelle de données)

Nous nous intéressons dans cette thèse au problème de l automatisation du processus de choix et de paramétrage des visualisations en fouille visuelle de données. Pour résoudre ce problème, nous avons développé un assistant utilisateur "VizAssist" dont l objectif principal est de guider les utilisateurs (experts ou novices) durant le processus d exploration et d analyse de leur ensemble de données. Nous illustrons, l approche sur laquelle s appuie VizAssit pour guider les utilisateurs dans le choix et le paramétrage des visualisations. VizAssist propose un processus en deux étapes. La première étape consiste à recueillir les objectifs annoncés par l utilisateur ainsi que la description de son jeu de données à visualiser, pour lui proposer un sous ensemble de visualisations candidates pour le représenter. Dans cette phase, VizAssist suggère différents appariements entre la base de données à visualiser et les visualisations qu il gère. La seconde étape permet d affiner les différents paramétrages suggérés par le système. Dans cette phase, VizAssist utilise un algorithme génétique interactif qui a pour apport de permettre aux utilisateurs d évaluer et d ajuster visuellement ces paramétrages. Nous présentons enfin les résultats de l évaluation utilisateur que nous avons réalisé ainsi que les apports de notre outil à accomplir quelques tâches de fouille de données.In this thesis, we deal with the problem of automating the process of choosing an appropriate visualization and its parameters in the context of visual data mining. To solve this problem, we developed a user assistant "VizAssist" which mainly assist users (experts and novices) during the process of exploration and analysis of their dataset. We illustrate the approach used by VizAssit to help users in the visualization selection and parameterization process. VizAssist proposes a process based on two steps. In the first step, VizAssist collects the user s objectives and the description of his dataset, and then proposes a subset of candidate visualizations to represent them. In this step, VizAssist suggests a different mapping between the database for representation and the set of visualizations it manages. The second step allows user to adjust the different mappings suggested by the system. In this step, VizAssist uses an interactive genetic algorithm to allow users to visually evaluate and adjust such mappings. We present finally the results that we have obtained during the user evaluation that we performed and the contributions of our tool to accomplish some tasks of data mining.TOURS-Bibl.électronique (372610011) / SudocSudocFranceF