แจ้งเอกสารไม่ครบถ้วน, ไม่ตรงกับชื่อเรื่อง หรือมีข้อผิดพลาดเกี่ยวกับเอกสาร ติดต่อที่นี่ ==>
หากไม่มีอีเมลผู้รับให้กรอก thailis-noc@uni.net.th
หากไม่มีอีเมลผู้รับให้กรอก thailis-noc@uni.net.th
Watcharapan Sukkerd.. Hybrid genetic algorithm and tabu search for finite capacity material requirement planning system in flexible flow shop with assembly operations. Doctoral Degree(Industrial Engineering). King Mongkut's University of Technology North Bangkok. Central Library. : King Mongkut's University of Technology North Bangkok, 2016.
Hybrid genetic algorithm and tabu search for finite capacity material requirement planning system in flexible flow shop with assembly operations
อัลกอริธึมแบบผสมระหว่างวิธีขั้นตอนเชิงพันธุกรรมและวิธีการค้นหาแบบทาบูสำหรับระบบการวางแผนความต้องการวัสดุแบบกำลังการผลิตจำกัดในสายการประกอบไหลเลื่อนแบบยืดหยุ่น
Name: Watcharapan Sukkerd.
keyword:
Hybrid genetic algorithms.
ThaSH:
Genetic algorithms
;
FCMRP
Abstract:
This research presents a hybrid of genetic algorithm (GA) and tabu search (TS) called HGATS for the FCMRP system in an assembly flow shop with assembly operations. There are six main steps in the proposed HGATS algorithm. In step 1,
a production schedule is generated by variable lead-time MRP (VMRP). In step 2, dispatching rules are applied to generate initial sequences of orders. From step 3
to step 5, the sequences of orders are repeatedly improved by characteristics of TS and GA. Finally, the start times of operations are optimally determined by the LP model. Three industrial cases are used to evaluate the effectiveness of HGATS.
The result shows that HGATS outperforms GA, TS and the existing algorithm based on total cost and makespan. Furthermore, HGATS requires a practical computational time when applied to real industrial cases.
Abstract:
งานวิจัยนี้นำเสนออัลกอริธึมแบบผสมระหว่างวิธีขั้นตอนเชิงพันธุกรรม (Genetic Algorithm) และวิธีการค้นหาแบบทาบู (Tabu Search) สำหรับระบบการวางแผนความต้องการวัสดุแบบกำลังการผลิตจำกัด โดยจำแนกการแก้ปัญหาออกเป็น 6 ขั้นตอนดังนี้ ขั้นตอนที่ 1 การพิจารณาตารางการผลิตด้วยระบบการวางแผนความต้องการวัสดุแบบเวลานำแปรผัน (Variable Lead-time MRP) ขั้นตอนที่ 2 การใช้กฎการจ่ายงาน (Dispatching Rules) ในการสร้างกลุ่มคำตอบเริ่มต้น ขั้นตอนที่ 3 ถึงขั้นตอนที่ 5 การวนซ้ำปรับปรุงคำตอบด้วยวิธีการค้นหาแบบทาบู และวิธีขั้นตอนเชิงพันธุกรรม ขั้นตอนที่ 6 การหาเวลาเริ่มงานที่เหมาะสมที่สุดด้วยแบบจำลองโปรแกรมเชิงเส้น (Linear Programming) การประเมินประสิทธิภาพของวิธีการที่นำเสนอจากการแก้ปัญหาของโรงงานกรณีศึกษาจำนวน 3 โรงงาน จากผลการวิจัยพบว่า วิธีการที่นำเสนอมีประสิทธิภาพในการแก้ปัญหามากกว่าวิธีขั้นตอนเชิงพันธุกรรม วิธีการค้นหาแบบทาบู และวิธีการแก้ปัญหาแบบเดิม โดยการวัดประสิทธิภาพจากค่าใช้จ่ายรวม (Total Cost) และเวลาปิดงาน (Makespan) ที่น้อยที่สุด และวิธีการที่นำเสนอสามารถแก้ปัญหาการจัดตารางการผลิตจริงภายในระยะเวลาที่เหมาะสมอีกด้วย
King Mongkut's University of Technology North Bangkok. Central Library
Address:
Bangkok
Email:
library@kmutnb.ac.th
Name: Teeradej Wuttipornpun
Role:
Dissert advisor
Email :
teeradejw@kmutnb.ac.th
Created:
2016
Modified:
2018-08-29
Issued:
2018-08-29
วิทยานิพนธ์/Thesis
application/pdf
eng
DegreeName: Doctor of Philosophy
Level: Doctoral Degree
Descipline: Industrial Engineering
©copyrights King Mongkut's University of Technology North Bangkok
RightsAccess:
ใช้เวลา
0.020337 วินาที
Watcharapan Sukkerd.
| Title | Contributor | Type |
|---|---|---|
| Hybrid genetic algorithm and tabu search for finite capacity material requirement planning system in flexible flow shop with assembly operations
มหาวิทยาลัยเทคโนโลยีพระจอมเกล้าพระนครเหนือ Watcharapan Sukkerd. | วัชรพันธ์ สุขเกิด Teeradej Wuttipornpun | วิทยานิพนธ์/Thesis |
Teeradej Wuttipornpun