Lee, Dong Hoon;Lee, Byung Gun;Joo, Cheol Min;Lee, Woon Sik
산업경영시스템학회지
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제23권56호
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pp.9-18
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2000
This paper considers the problem of two-machine, M-parallel flow shop scheduling to minimize makespan, and proposes a series of heuristic algorithms and a branch and bound algorithm. Two processing times of each job at two machines on each line are identical on any line. Since each flow-shop line consists of two machines, Johnson's sequence is optimal for each flow-shop line. Heuristic algorithms are developed in this paper by combining a "list scheduling" method and a "local search with global evaluation" method. Numerical experiments show that the proposed heuristics can efficiently give optimal or near-optimal schedules with high accuracy. with high accuracy.
The profile shops in shipyards produce section steels required for block production of ships. Due to the limitations of shipyard's production capacity, a considerable amount of work is already outsourced. In addition, the need to improve the productivity of the profile shops is growing because the production volume is expected to increase due to the recent boom in the shipbuilding industry. In this study, a scheduling optimization was conducted for a parallel welding line of the profile process, with the aim of minimizing tardiness and the number of set-up changes as objective functions to achieve productivity improvements. In particular, this study applied a dynamic scheduling method to determine the job sequence considering variability of processing time. A Markov decision process model was proposed for the job sequence problem, considering the trade-off relationship between two objective functions. Deep reinforcement learning was also used to learn the optimal scheduling policy. The developed algorithm was evaluated by comparing its performance with priority rules (SSPT, ATCS, MDD, COVERT rule) in test scenarios constructed by the sampling data. As a result, the proposed scheduling algorithms outperformed than the priority rules in terms of set-up ratio, tardiness, and makespan.
This paper considers a scheduling problem to minimize the total tardiness in the two-stage assembly-type flowshop. The system is composed of multiple fabrication machines in the first stage and a final-assembly machine in the second stage. Each job consists of multiple tasks, each task is performed on the fabrication machine specified in advance. After all the tasks of a job are finished, the assembly task can be started on the final-assembly machine. The completion time of a job is the time that the assembly task for the job is completed. The objective of this paper is to find the optimal schedule minimizing the total tardiness of a group of jobs. In the problem analysis, we first derive three solution properties to determine the sequence between two consecutive jobs. Moreover, two lower objective bounds are derived and tested along with the derived properties within a branch-and-bound scheme. Two efficient heuristic algorithms are also developed. The overall performances of the proposed properties, branch-and-bound and heuristic algorithms are evaluated through numerical experiments.
This paper considers a scheduling problem where a customer orders multiple products(jobs) from a production facility. The objective is to minimize the sum of the order(batch) completion times. While a machine can process only one job at a time, multiple machines can simultaneously process jobs in a batch. Although each job has a unique processing time, we consider the case where batch processing times are identical. This simplification allows us to develop heuristics with improved performance bounds. This problem was motivated by a real world problem encountered by foreign electronics manufacturers. We first establish the complexity of the problem. For the two parallel machine case, we introduce two simple but intuitive heuristics, and find their worst case relative error bounds. One bound is tight and the other bound goes to 1 as the number of orders goes to infinity. However, neither heuristic is superior for all instances. We extend one of the heuristics to an arbitrary number of parallel machines. For a fixed number of parallel machines, we find a worst case bound which goes to 1 as the number of orders goes to infinity. Then, a tighter bound is found for the three parallel machine case. Finally, the heuristics are empirically evaluated.
This paper considers a scheduling problem to minimize the total weighted completion time in the two-stage assembly-type flowshop. The system is composed of multiple fabrication machines in the first stage and a final-assembly machine in the second stage. Each job consists of multiple components, each component is machined on the fabrication machine specified in advance. The manufactured components of each job are subsequently assembled into a final product on the final-assembly machine. The objective of this paper is to find the optimal schedule minimizing the total weighted completion time of jobs. Three lower bounds are derived and tested in a branch-and-bound (B&B) Procedure. Also, three heuristic algorithms are developed based on the greedy strategies. Computational results show that the proposed B&B procedure is more efficient than the previous work which has considered the same problem as this paper.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제10권4호
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pp.1501-1518
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2016
This paper presents an effective management of VM (Virtual Machine) for heterogeneous cloud using Common Deployment Model (CDM) brokering mechanism. The effective utilization of VM is achieved by means of task scheduling with VM placement technique. The placements of VM for the physical machine are analyzed with respect to execution time of the task. The idle time of the VMis utilized productively in order to improve the performance. The VMs are also scheduled to maintain the state of the current VM after the task completion. CDM based algorithm maintains two directories namely Active Directory (AD) and Passive Directory (PD). These directories maintain VM with proper configuration mapping of the physical machines to perform two operations namely VM migration and VM roll back. VM migration operation is performed from AD to PD whereas VM roll back operation is performed from PD to AD. The main objectives of the proposed algorithm is to manage the VM's idle time effectively and to maximize the utilization of resources at the data center. The VM placement and VM scheduling algorithms are analyzed in various dimensions of the cloud and the results are compared with iCanCloud model.
This paper deals with the modeling and scheduling for FMC(Flexible Manufacturing Cells). The FMC system composed of unit or multi cells is capable of improving productivity with flexibility for machine. However, the properties of multiple jobs and various alternatives results in tne dynamic states which make system management very complex. The extended Peti nets are used to represent for complex properties of FMC which performs short-term scheduling and dynamic operational scheduling. The hierarchical control structure and integlligent scheduling through expert module are adopted for efficiency of FMC operations. The computer simulation reveals that intelligent scheduling method is better than heuristics in various performance indices.
This research is concerned with production scheduling for a flexible manufacturing cell which consists of two machine centers with unlimited buffer space and a single automatic guided vehicle. The objective is to develop and evaluate heuristic scheduling procedures that minimize maximum completion time. A numerical example illustrates the proposed algorithm. The heuristic algorithm is implemented for various cases by SLAM II. The results show that the proposed algorithm provides better solutions than Johnson's. It also gets good solutions to minimize mean flowtime.
The purpose of this study is developing scheduling logic and program for machining scheduling of automobile part production line with unbalanced processing time. Three rules are developed to minimize slack and effect on other job. Fourth rule is suggested which considered weighted sum of three factors. schedule is generated totally 1, 000 times and then optimal weight parameter is selected. The program is developed to schedule situation to compare with the performance measure, total finish time of machine and total tardiness of part. As a result, the rule which considered weighted sum of three factors is effective for both measure.
Generally scheduling papers focused on the processing time only. But this paper intend to develope the scheduling problem which deal with the precessing time, transport time between machine and processing cost in a flexible manufacturing system(FMS) simultaneously. And this work considers a releasing, loading and alternative routing problem together. As a case study, numerical example is demonstrated to show the simplicity and the effectiveness of the proposed model.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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