This paper considers common due-date assignment and scheduling on parallel machines. The main decisions are: (a) deter-mining the common due-date; (b) allocating jobs to machines; and (c) sequencing the jobs assigned to each machine. The objective is to minimize the sum of the penalties associated with common due-date assignment, earliness and tardiness. As an extension of the existing studies on the problem, we consider sequence-dependent setup times that depend on the type of job just completed and on the job to be processed. The sequence-dependent setups, commonly found in various manufacturing systems, make the problem much more complicated. To represent the problem more clearly, a mixed integer programming model is suggested, and due to the complexity of the problem, two heuristics, one with individual sequence-dependent setup times and the other with aggregated sequence-dependent setup times, are suggested after analyzing the characteristics of the problem. Computational experiments were done on a number of test instances and the results are reported.
Journal of Korean Institute of Industrial Engineers
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v.25
no.3
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pp.298-309
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1999
In this study, we attempt to solve the loading and scheduling problems of an FMS in an integrated manner. We propose an integrated approach and its solution methodologies which can fully exploit the flexibility of an FMS effectively and make decisions about tool allocation, machine selection, and job sequencing simultaneously. The proposed approach consists of two main modules : 'schedule generating module' which makes partial schedules and 'tool-allocation checking module' which investigates the feasibility of tool-allocation for unscheduled tasks. Utilizing two interacting modules, we can finally settle the loading and scheduling problems. Experimental results show that in most cases the proposed integrated approach outperforms existing hierarchical approaches in the scheduling performance and the computational time required. In addition to that, the difference between the two approaches tends to increase when the number of part types and the number of alternative machines increase and the tool constraints become tight. To conclude, the experimental results show that the proposed approach is a viable one for solving practical problems.
Journal of the Korean Operations Research and Management Science Society
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v.31
no.4
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pp.35-47
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2006
This paper considers an integrated scheduling problem for consecutive production and delivery stages in a two-stage supply chain. The Production is performed on a single facility and then the finished products are delivered to the customer by capacitated multiple vehicles. The objective of this paper is to obtain job sequencing and delivery batching minimizing the total cost of the associated WIP inventory, finished product inventory and delivery. The inventory cost is characterized by the sum of weighted flowtime. The delivery cost is proportional to the required number of delivery batches. Some polynomial-solvable cases are derived. For the general case, two efficient heuristic algorithms are suggested, and then the heuristics are tested through some numerical experiments.
Journal of the Korean Operations Research and Management Science Society
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v.13
no.2
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pp.163-163
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1988
This research shows that fuzzy set theory can be useful in modeling and solving flow shop scheduling problems with uncertain processing times and illustrates a method for solving job sequencing problem which the opinions of experts disagree in each processing time. In this study, FCDS (Fuzzified Campbell-Dudek-Smith) algorithm and FNEH (Fuzzified Nawaz-Enscope-Ham) algorithm are proposed to improve the fuzzified Branch & Bound algorithm that requires long run-time and computational complexities to find the optimal sequence. These proposed algorithms are also designed to treat opinions of experts. In this paper, Fuzzy processing times are expressed as triangular fuzzy numbers and comparison method use Lee-Li method and ranking method based on the dominance property. On the basis of the proposed method, an example is presented.
This research shows that fuzzy set theory can be useful in modeling and solving flow shop scheduling problems with uncertain processing times and illustrates a method for solving job sequencing problem which the opinions of experts disagree in each processing time. In this study, FCDS (Fuzzified Campbell-Dudek-Smith) algorithm and FNEH (Fuzzified Nawaz-Enscope-Ham) algorithm are proposed to improve the fuzzified Branch & Bound algorithm that requires long run-time and computational complexities to find the optimal sequence. These proposed algorithms are also designed to treat opinions of experts. In this paper, Fuzzy processing times are expressed as triangular fuzzy numbers and comparison method use Lee-Li method and ranking method based on the dominance property. On the basis of the proposed method, an example is presented.
There has been a great deal of interest in the area of group technology recently. They suggest that group technology's formation of cells of machines which are dedicated to production of families of parts will bring many of the advantages of cellular layout of job shops. In this context, Yoon [2] designed and suggested 3 types of the layout structure for a small firm, by introducing the cellular layout into the traditional flow line of an existing factory. Also he found that P5C, i.e. process layout /5 cells layout, outperformed the rest types. However, he performed the experiments in the standpoint of the existing factory operation and did not consider other operating methods including changing the dispatching and sequencing rules. Therefore, in this paper, we compared the performance of 3 different layout by the simulation technique using the real data from the existing factory, considering a newly suggested dispatching and machine selection rule.
This paper describes an experimental Knowledge-Based Control System, named KBCS, for manufacturing and assembly. The KBCS of five parts and function : data-base, knowledge acquisition, optimization, and graphic monitoring. The KBCS is utilized for a FMS which is of five machine centers and automatic assembly lines. Each machine can perform almost all manufacturing functions which some difference in efficiency. Buffers store temporarily the incoming components and the outing components. Parts arrive at assembly lines after many steps of manufacturing, and the transfer path and time are determined by procedural knowledge of control systems. Nine different incoming components are set up. The total control system is expected to perform four algorithms, timing algorithm ,sequencing algorithm, penalty algorithm, and cart algorithm. The construction of controller require basic components of manufacturing systems in which knowledges are formulated on the base of the results and the repeated simulation of KBCS with graphic monitoring system. Simulation results by KBCS are compared with those by the other rules of manufacturing.
The traveling salesman problem has been studied for many years since the model can be used for various applications such as vehicle routing, job sequencing, clustering a data array, and so on. In this paper one of the typical exact algorithms for TSP, Minty's, will be modified to improve the performance of the algorithm on the applications without losing simplicity. The Little's algorithm gives good results, however, the simple and plain Minty's algorithm for solving shortest-route problems has the most intuitive appeal. The suggested Minty's modification is based on the creation of penalty-values on the matrix of a TSP. Computer experiments are made to verify the effectiveness of the modification.
Journal of Korean Institute of Industrial Engineers
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v.24
no.3
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pp.431-446
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1998
In this paper, we consider the problem of scheduling n jobs with sequence-dependent processing times on a set of parallel-identical machines. The processing time of each job consists of a pure processing time and a sequence-dependent setup time. The objective is to maximize the total remaining machine available time which can be used for other tasks. For the problem, we first propose a dynamic programming(DP) algorithm for sequencing jobs processed on a single machine. The algorithm is then extended to handle jobs on parallel-identical machines. Finally, we developed an improved version of the algorithm which generates optimal solutions using much smaller amount of memory space and computing time. Computational results are provided to illustrate the performance of the DP algorithms.
Journal of the Korean Data and Information Science Society
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v.27
no.1
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pp.225-243
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2016
Thanks to recent advance of next generation sequencing techniques, RNA-seq enabled to have an unprecedented opportunity to identify transcript variants with isoform diversity and allelic imbalance (Anders et al., 2012) by different transcriptional rates. To date, it is well known that those features might be associated with the aberrant patterns of disease complexity such as tissue (Anders and Huber, 2010; Anders et al., 2012; Nariai et al., 2014) specific differential expression at isoform levels or tissue specific allelic imbalance in mal-functionality of disease processes, etc. Nevertheless, the knowledge of post-transcriptional modification and AI in transcriptomic and genomic areas has been little known in the traditional platforms due to the limitation of technology and insufficient resolution. We here stress the potential of isoform variability and allelic specific expression that are relevant to the abnormality of disease mechanisms in transcriptional genetic regulatory networks. In addition, we systematically review how robust Bayesian approaches in RNA-seq have been developed and utilized in this regard in the field.
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