Solving Many-Objective Car Sequencing Problems on Two-Sided Assembly Lines Using an Adaptive Differential Evolutionary Algorithm

The car sequencing problem (CSP) is addressed in this paper. The original environment of the CSP is modified to reflect real practices in the automotive industry by replacing the use of single-sided straight assembly lines with two-sided assembly lines. As a result, the problem becomes more complex caused by many additional constraints to be considered. Six objectives (i.e. many objectives) are optimised simultaneously including minimising the number of colour changes, minimising utility work, minimising total idle time, minimising the total number of ratio constraint violations and minimising total production rate variation. The algorithm namely adaptive multi-objective evolutionary algorithm based on decomposition hybridised with differential evolution algorithm (AMOEA/D-DE) is developed to tackle this problem. The performances in Pareto sense of AMOEA/D-DE are compared with COIN-E, MODE, MODE/D and MOEA/D. The results indicate that AMOEA/D-DE outperforms the others in terms of convergence-related metrics

การจัดลำดับการผลิตรถยนต์แบบมากวัตถุประสงค์บนสายการประกอบผลิตภัณฑ์ผสมแบบสองด้านMany-Objective Car Sequencing Problem on Mixed-model Two-sided Assembly Lines

วิธีการเชิงวิวัฒนาการแบบหลายวัตถุประสงค์โดยยึดหลักการจำแนก (A Multi-Objective Evolutionary Algorithm based on Decomposition; MOEA/D) เป็นเมตาฮิวริสติกเชิงวิวัฒนาการที่ได้รับการพัฒนามาเพื่อแก้ปัญหาแบบมากวัตถุประสงค์ (Many-Objective Optimization Problems; MaOPs) โดยมีแนวคิดในการค้นหาคำตอบด้วยการจำแนกปัญหาออกเป็นปัญหาย่อยเพื่อหาคำตอบที่ดีที่สุดของปัญหาย่อยนั้นๆ งานวิจัยนี้ จึงเสนอ MOEA/D มาเปรียบเทียบกับวิธีการวิวัฒนาการโดยใช้ผลต่างแบบหลายวัตถุประสงค์ (Multi-Objective Differential Evolution Algorithm; MODE) ในการแก้ปัญหาการจัดลำดับการผลิตรถยนต์แบบมากวัตถุประสงค์บนสายการการประกอบสองด้าน ซึ่งถูกจัดเป็นปัญหา MaOPs และปัญหาประเภทเอ็นพียาก (Non-deterministic Polynomial Hard; NP-Hard) เนื่องจากมีความซับซ้อนและจำนวนคำตอบที่มาก โดยมีวัตถุประสงค์ที่ถูกประเมินพร้อมกัน 5 วัตถุประสงค์ ได้แก่ จำนวนครั้งการเปลี่ยนแปลงสีน้อยที่สุด จำนวนรถยนต์ที่ละเมิดรวมน้อยที่สุด ปริมาณงานที่ทำไม่เสร็จในการผลิตน้อยที่สุด เวลารอคอยงานรวมในการผลิตน้อยที่สุด และความแปรผันรวมของสัดส่วนการผลิตน้อยที่สุด ซึ่งจากการทำลองพบว่า MOEA/D มีสมรรถนะด้านการลู่เข้าสู่คำตอบที่แท้จริงและเวลาที่ใช้ดีกว่า MODEA Multi-objective Evolutionary Algorithm based on Decomposition (MOEA/D) is an evolutionary metaheuristic which has been developed to solve Many-Objective Optimization Problems (MaOPs). The concept of searching for answers is to decompose the original problem into subproblems for finding the optimal solution of each subproblem. This study proposes a MOEA/D compared with a Multi-Objective Differential Evolution algorithm (MODE) in order to solve many-objective car sequencing problem on twosided assembly lines which is classified as a MaOPs and be non-deterministic polynomial hard problem (NP-Hard problem) due to complexity and a large number of solutions. Five objectives were simultaneously evaluated, including the minimal number of color changes, of vehicle violations, along with the minimum amount of unfinished production, of total idle time of the line, and of total variation in rate of production. The experiments showed that MOEA/D has better aspects of convergence performance and time consumption than MODE counterpart