We consider the problem of scheduling identical jobs with sequence-independent setup times on parallel machines. The objective is to minimize total completion times. We present the pseudopolynomial-time algorithm for the case with a fixed number of machines and an efficient approximation algorithm for our problem with identical setup times, which is known to be NP-hard even for the two-machine case.
CBM (Condition-Based Maintenance) has increasingly drawn attention in industry because of its many benefits. CBM Problem Is characterized as a state-dependent scheduling model that demands simultaneous maintenance actions, each for an attribute that influences on machine condition. This problem is very hard to solve within conventional Markov decision process framework. In this paper, we present an intelligent machine maintenance scheduler, for which a new incremental decision tree learning method as evolutionary system identification model and shortest path problem as schedule generation model are developed. Although our approach does not guarantee an optimal scheduling policy in mathematical viewpoint, we verified through simulation based experiment that the intelligent scheduler is capable of providing good scheduling policy that can be used in practice.
The construction machine is the composite machine assembled by about 30,000 parts. Excavator, one kind of a construction machine, plays the leading role for export of construction equipment. It is generally impossible to produce all of the items within one company. Especially the supply of hydraulic control valves, one of the core part of the construction equipment, depends on the import heavily. So it is important to make an efficient production plan of hydraulic control valves in the company. The most important thing for the production scheduling of a hydraulic control valve is to make production schedule keeping the start date for assembly line for an excavator and to make minimization of the stock level. The production plan of hydraulic control valve includes the decision of the quantity supplied by subcontractor. This paper presents a scheme for a scheduling system of the hydraulic control valve considering the schedule of the assembly line for excavator production. This paper provides a methodology, which can make a plan of supply and production and generate a detailed schedule for daily production.
In this paper, we study a single-machine scheduling problem with deteriorating processing time of jobs and multiple rate-modifying activities which reset deteriorated processing time to the original processing time. In this situation, the objective function is to minimize total completion time. First, we formulate an integer programming model. Since the model is difficult to solve as the size of real problem being very large, we design an improved genetic algorithm called adaptive genetic algorithm (AGA) with spontaneously adjusting crossover and mutation rate depending upon the status of current population. Finally, we conduct some computational experiments to evaluate the performance of AGA with the conventional GAs with various combinations of crossover and mutation rates.
This paper deals with a scheduling problem for two-machine flow shop, in which the preceding machine is a batch processing machine that can process a number of jobs simultaneously. To minimize makespan of the system, we present a mixed integer linear programming formulation for the problem, and using this formulation, it is shown that an optimal solution for small problem can be obtained by a commercial optimization software. However, since the problem is NP-hard and the size of a real problem is very large, we propose a number of heuristic algorithms including genetic algorithm to solve practical big-sized problems in a reasonable computational time. To verify performances of the algorithms, we compare them with lower bound for the problem. From the results of these computational experiments, some of the heuristic algorithms show very good performances for the problem.
The purpose of this paper is to describe an effective cell scheduling system for flexible manufacturing cells. Based on the FMC characteristics, cell scheduling can be defined as a dynamic modified flow shop working in a real-time system. This paper attempt to find the optimal cell scheduling when minimizing the mean flow time for n-job/m-machine problems in static and dynamic environments. Real-time scheduling in an FMC environment requires rapid computation of the schedule.
This research considers scheduling problems with jobs which can be divided into sub-jobs and do not required to be processed immediately following one another. Heuristic algorithms considering how to divide jobs are proposed in an attempt to find near-optimal solutions within reasonable run time. The algorithms contain two phases which are executed recursively. Phase 1 of the algorithm determines how jobs should be divided while phase 2 solves the scheduling problem given the sub-jobs established in phase 1. Simulated annealing and genetic algorithms are applied for the two phases and four heuristic algorithms are established. Numerical experiment is conducted to determine the best parameter values for the heuristic algorithms. Examples with different sizes and levels of complexity are generated. Performance of the proposed algorithms is evaluated. It is shown that the proposed algorithms are able to efficiently and effectively solve the considered problems.
This paper proposes a heuristic scheduling algorithm to satisfy the customer's due date in the production process under make to order environment. The goal is to achieve the machine scheduling in the transformer winding process, in which consists of parallel machines with different machine performances. The winding is important production process in the transformer manufacturing company. The efficiency of the winding machines is different according to the voltage capacity and the winding type. This paper introduces a heuristic approach in the transformer winding process where the objective function is to minimize the total tardiness of jobs over due dates. The numerical experiment is illustrated to evaluate the performance.
This study focuses on the problem of scheduling wafer lots of several recipe(operation condition) types in the photolithography workstation in a semiconductor wafer fabrication facility, and sequence-dependent recipe set up times may be required at the photolithography machines. In addition, a lot is able to be operated at a machine when the reticle(mask) corresponding to the recipe type is set up in the photolithography machine. We suggest various heuristic algorithms, in which developed recipe selection rules and lot selection rules are used to generate reasonable schedules to minimizing the total weighted flowtime. Results of computational tests on randomly generated test problems show that the suggested algorithms outperform a scheduling method used in a real manufacturing system in terms of the total weighted flowtime of the wafer lots with ready times.
This paper presents job scheduling for non-identical parallel machines using Simulated Annealing (SA). The scheduling problem accounts for allotting work parts of L lots into M parallel machines, where each lot is composed of N homogeneous jobs. Some lots may have different jobs while every job within each lot has common due date. Each machine has its own performance and set up time according to the features of the machine, and also by job types. A meta-heuristic, SA, is applied in this study to determine the job sequences of the scheduling problem so as to minimize total tardiness of due. The SA method is compared with a conventional steepest descent(SD) algorithm that is a typical tool for finding local optimum. The comparison shows the SA is much better than the SD in terms tardiness while SA takes longer , but acceptable time.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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