Kim, Kwan-Woo;Mitsuo Gen;Hwang, Rea-Kook;Genji Yamazaki
한국지능시스템학회:학술대회논문집
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한국퍼지및지능시스템학회 2003년도 ISIS 2003
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pp.187-190
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2003
Many manufacturing companies consider the integrated and concurrent scheduling because they need the global optimization technology that could manufacture various products more responsive to customer needs. In this paper, we propose an advanced scheduling model to generate the schedules considering resource constraints and precedence constraints in make-to-order (MTO) manufacturing environments. Precedence of work- in-process(WIP) and resources constraints have recently emerged as one of the main constraints in advanced scheduling problems. The advanced scheduling problems is formulated as a multiobjective mathematical model for generating operation schedules which are obeyed resources constraints, alternative workstations of operations and the precedence constraints of WIP in MTO manufacturing. For effectively solving the advanced scheduling problem, the multi-objective hybrid genetic algorithm (m-hGA) is proposed in this paper. The m-hGA is to minimize the makespan, total flow time of order, and maximum tardiness for each order, simultaneously. The m-hGA approach with local search-based mutation through swap mutation is developed to solve the advanced scheduling problem. Numerical example is tested and presented for advanced scheduling problems with various orders to describe the performance of the proposed m-hGA.
Minimizing the total number of setup changes of a machine increases the throughput and improves the stability of a production process, and as a result enhances the product quality. In this context, we consider a new product-mix problem that minimizes the total number of setup changes while producing the required quantities of a product over a given planning horizon. For this problem, we develop a mixed integer programming model. Also, we develop an efficient heuristic algorithm to find a feasible solution of good quality within reasonable time bounds. Computational results show that the developed heuristic algorithm finds a feasible solution as good as the optimal solution in most test problems. Also, we developed a web based scheduling and monitoring system for a zinc alloy production process using the developed heuristic algorithm. By using this system, we could find a monthly zinc alloy production schedule that significantly reduces the total number of setup changes.
웹의 성장은 점차 복잡한 응용에 대한 요구를 가중시켰으며, 데이타베이스와 웹과의 효율적인 연동 역시 중요한 문제가 되었다. 본 논문에서는 이와 같은 환경을 효율적으로 지원하기 위한 웹 응용 서버 WATS를 설계하고 구현하였다. WATS에서 응용 프로그램은 컴포넌트 단위로 작성된 후 동적으로 링크되고 요청을 처리할 응용 서버가 대기 상태로 존재하는 확장 API 응용 서버 방식으로 구현되었으며, 이러한 웹 서버와 응용 서버의 분리 구조는 대량의 요청을 처리하기에 적합하다. 또한 컴포넌트를 특성에 따라 분류한 후 각 특성에 적합한 특성 기반 스케줄링 알고리즘을 적용하여 프로세스 부하 균형을 이루었으며, 이 기법이 일반적인 라운드 로빈 스케줄링 알고리즘보다 좋은 성능을 나타냄을 성능 측정을 통해서 보인다.Abstract The increasing popularity of the World-Wide-Web (WWW) has resulted in demand for more complex applications, and web gateways to database became core component in such applications. In this paper, we have designed and implemented WATS in order to support these environments. In WATS, application components are dynamically linked with application server processes. And it is implemented as extensible API application server architecture and is able to process a large amount of requests through separating web server from application server. Also we classify the components into various categories according to its own properties and devise process load balancing algorithm by using property-based scheduling. We show WATS using this algorithm performs better than those using general round-robin algorithm.
In this paper, I propose a hybrid genetic algorithm(HGAM) incorporating a greedy interchange local optimization procedure for the multiobjective vehicle scheduling problems with service due times where three conflicting objectives of the minimization of total vehicle travel time, total weighted tardiness, and fleet size are explicitly treated. The vehicle is allowed to visit a node exceeding its due time with a penalty, but within the latest allowable time. The HGAM applies a mixed farming and migration strategy in the evolution process. The strategy splits the population into sub-populations, all of them evolving independently, and applys a local optimization procedure periodically to some best entities in sub-populations which are then substituted by the newly improved solutions. A solution of the HCAM is represented by a diploid structure. The HGAM uses a molified PMX operator for crossover and new types of mutation operator. The performance of the HGAM is extensively evaluated using the Solomons test problems. The results show that the HGAM attains better solutions than the BC-saving algorithm, but with a much longer computation time.
In this paper, we present a high-level synthesis system that generates area-efficient RT-level datapaths with multiport memories. The proposed scheduling algorithm assigns an operation to a specific control step such that maximal sharing of functional units can be achieved with minimal number of memory ports, while satisfying given constraints. We propose a measure of multiport memory cost, MAV (Multiple Access Variable) which is defined as a variable accessed at several control steps , and overall memory cost is reduced by equally distributing the MAVs throughout all the control steps. Experimental results show the effectiveness of the proposed algorithm. When compared with previous approaches for several benchmarks available from literature, the proposed algorithm generates the datapaths with less memory modules and interconnection structures by reflecting the memory cost in the scheduling process.
탑재 공정 계획은 도크 공기를 만족토록 탑재 전략과 탑재 블록 순서를 결정하는 것이며, 탑재일정 계획은 결정된 탑재 순서에 따라 블록의 탑재일을 결정하는 것이다. 일정 계획에 따라 부하 분포가 다양한 양상을 보이며, 이는 생산 비용에 영향을 미친다. 제한된 가용 자원을 효율적으로 사용하면서 최단 공기에 탑재를 완료할 수 있는 최적의 공정 계획을 수립하기 위해서는 공정 계획과 일정 계획의 다양한 조합에 대해 시뮬레이션해 볼 수 있어야 한다. 최적 탑재 공정 계획 시스템 구축을 위해서는 탑재 순서를 자동으로 생성하는 시스템과 부하 평준화 시스템이 요구된다. 본 논문에서 탑재 순서 자동 생성 방안을 약술하였다. 부하 평준화는 같은 도크 기간에 건조하는 모든 선박에 대해 동시에 행하여야 신뢰성 있는 결과를 얻을 수 있다. 이럴 경우 탐색 범위가 매우 넓어짐으로 효율적인 최적화 기법이 필요하다. 본 연구에서는 유전 알고리즘을 이용한 부하 평준화 시스템을 구현하였다. 본 시스템 개발로 일정 계획이 고려된 다양한 공정 계획 시뮬레이션이 가능하다.
This study considers flowshop scheduling problem related to flexible maufacturing cell in which consists of two machining centers, robots for loading/unloading, and an automated guided vehicle(AGV) for material handling between two machining centers. Because no machinng center has buffer storage for work in process, a machining center can not release a finished job until the empty AGV is available at that machining center. While the AGV cannot tranfer an unfinished job to a machining center until the machining center empty. In this paper, an new heuristic algorithm is given to find the sequence that minimize their makespan.
Semiconductor manufacturing has been emerged as a highly competitive but profitable business. Accordingly it becomes very important for semiconductor manufacturing companies to meet customer demands at the right time, in order to keep the leading edge in the world market. However, due-date oriented production is very difficult task because of the complex job flows with highly resource conflicts in fabrication shop called FAB. Due to its cyclic manufacturing feature of products, to be completed, a semiconductor product is processed repeatedly as many times as the number of the product manufacturing cycles in FAB, and FAB processes of individual manufacturing cycles are composed with similar but not identical unit processes. In this paper, we propose a production scheduling and control scheme that is designed specifically for semiconductor scheduling environment (FAB). The proposed scheme consists of three modules: simulation module, cycle due-date estimation module, and dispatching module. The fundamental idea of the scheduler is to introduce the due-date for each cycle of job, with which the complex job flows in FAB can be controlled through a simple scheduling rule such as the minimum slack rule, such that the customer due-dates are maximally satisfied. Through detailed simulation, the performance of a cycle due-date based scheduler has been verified.
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.
전 세계 조선 산업에서 생산성의 향상이 크게 이슈화되면서, 생산 라인의 생산성 향상을 위해 새로운 방법론, 생산 자동화, 향상된 생산계획 및 일정계획 등의 연구가 진행되어 왔다. 본 연구는 조선 생산의 일정계획과 관련하여 소조립 라인의 소일정계획의 최적화를 통한 생산성 향상에 관한 것이다. 소조립 라인의 소일정계획 최적화를 위하여 공정 별 작업자 배치와 운용에 관한 시나리오와 스키드 패턴의 투입 순서를 미정 다항식 문제로 정식화하고 문제 해결하기 위해 메타휴리스틱 방법 중 하나이며 확률변수를 사용하는 시뮬레이티드 어닐링을 적용하여 지역 최소값에 빠지는 것을 막고 전역 최소값을 찾도록 하였다. 실제 조선소의 소조립 라인의 작업 시간 데이터와 스키드 투입 순서 데이터를 사용하여 최적화를 수행하고 최적화 결과의 효과를 검증하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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