In solving the Job Shop Scheduling Problem, the best solution rarely is completely random; it follows one or more rules (heuristics). The Genetic Algorithm (GA), Particle Swarm Optimization (PSO), Simulated Annealing, and Tabu search, which belong to the Evolutionary Computations Algorithms (ECs), are not efficient enough in solving this problem as they neglect all conventional heuristics and hence they need to be hybridized with different heuristics. In this paper a new algorithm titled "Shaking Optimization Algorithm" is proposed that follows the common methodology of the Evolutionary Computations while utilizing different heuristics during the evolution process of the solution. The results show that the proposed algorithm outperforms the GA, PSO, SA, and TS algorithms, while being a good competitor to some other hybridized techniques in solving a selected number of benchmark Job Shop Scheduling problems.
Journal of information and communication convergence engineering
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제16권2호
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pp.84-92
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2018
For large wireless sensor networks running on battery power, the time synchronization of all sensor nodes is becoming a crucial task for waking up sensor nodes with exact timing and controlling transmission and reception timing. However, as network size increases, this synchronization process tends to require long processing time consume significant power. Furthermore, a naïve synchronization scheduler may leave some nodes unsynchronized. This paper proposes a power-efficient scheduling algorithm for time synchronization utilizing the notion of density, which is defined by the number of neighboring nodes within wireless range. The proposed scheduling algorithm elects a sequence of minimal reference nodes that can complete the synchronization with the smallest possible number of hops and lowest possible power consumption. Additionally, it ensures coverage of all sensor nodes utilizing a two-pass synchronization scheduling process. We implemented the proposed synchronization algorithm in a network simulator. Extensive simulation results demonstrate that the proposed algorithm can reduce the power consumption required for the periodic synchronization process by up to 40% for large sensor networks compared to a simplistic multi-hop synchronization method.
In this paper, we consider a scheduling problem of shipyard sub-assembly process. We introduce a skid conveyor system in a shipbuilding company. We develop a mathematical model and a genetic algorithm for shipyard sub-assembly process. The objective of the scheduling is to minimize the makespan which is the final completion time of all jobs. Numerical experiments show that the genetic algorithm performs efficiently.
In general, the algorithms for production scheduling are developed with special objective under the special restrictions. Therefore, there is no common algorithm for APS system applied to various kind of production circumstances. The scheduling algorithm for APS system has to solve any problem that comes from any conditions of product kind, process, resource, machine, special rule for scheduling, and so forth. In addition, the algorithm finds solutions quickly because the need for real time based reschedule comes out often. In this paper, I am going to develop a scheduling algorithm using heuristic and genetic algorithm for APS system applied to various kind of production circumstances quickly and flexibly. The developed APS system with the algorithm will be introduced in this paper, also.
This study is concerned with the scheduling problems in flexible manufacturing systems(FMSs). The scheduling problem in FMSs is a complex one when the number of machines and jobs are increased. Thus, a heuristic method is recommended in order to gain near-optimal solutions in a practically acceptable time. The purpose of this study is to develope a machine and AGV dispatching algorithm. The proposed dispatching algorithm is a on-line scheduling algorithm considering the due date of parts and the status of the system in the scheduling process. In the new machine and AGV dispatching algorithm, a job priority is determined by LPT/LQS rules considering job tardiness. The proposed heuristic dispatching algorithm is evaluated by comparison with the existing dispatching rules such as LPT/LQS, SPT/LQS, EDD/LQS and MOD/LQS. The new dispatching algorithm is predominant to existing dispatching rules in 100 cases out of 100 for the mean tardiness and 89 cases out of 100 for the number of tardy jobs.
컴포넌트 기반 소프트웨어 개발에서, 컴포넌트 모듈간의 인터페이스는 매우 중요하다. 대부분의 기존 방법들은, 커넥터가 원격 프로시저 호출(RPC)이나 이벤트 호출에 의해서 둘 또는 그 이상의 컴포넌트들 사이의 모든 통신 채널을 담당한다. 그러나 이들 처리방법은 컴포넌트가 커넥터를 통하여 다른 컴포넌트에게 많은 요청을 보낼 때 한계를 가진다. 즉, 커넥터에서 다중 요청을 처리할 수 있는 보다 효율적인 인터페이스 방법이 필요하다. 본 논문에서는 커넥터에서 메시지 큐를 이용한 상호작용 스케줄링 알고리즘을 제안하였다. 이를 위하여 메시지를 일시적으로 저장 및 가져오도록 운영하는 메시지 버퍼를 사용하였다.
This study presents a single machine scheduling algorithm to minimize total cost(lateness cost, earliness cost and failure cost) by controlling machining speed. Generally, production scheduling uses the information of process planning and machining speed is not changed at production scheduling. And failure cost is not consider for scheduling algorithm. Therefore, the purpose of this study is to consider the change of machining speed for efficient production scheduling. And performance criteria for algorithm considers total cost. Especially, failure cost of product by increasing machining speed is considered.
The logistics of entire shipbuilding process are integrated during the block erection process and the schedules for the erection process are made prior to. the schedules of any other processes. Therefore, efficient scheduling of the block erection process are one of most important issues in shipbuilding. There are only a few studies published regarding block erection scheduling methods because of its complexity and variability. This paper proposes an algorithm for diminution of maximum load based on constraint satisfaction technique. it is developed primarily for the efficiency in load leveling and applicability to the actual block erection process. The proposed algorithm is applied to actual block erection process and the results shows improvements in load leveling. It can also be used for the scheduling of fabrication, sub-assembly, and assembly to improve load leveling.
Automated Guided Vehicles(AGVs) are widely used in computer integrated manufacturing(CIM) systems for material handling purposes. Although automated guided vehicles provide higher levels of flexibility and computer integrability, the installations are limited in number and one of the critical reasons lies in the complexity involved in the operation. The main objective of this research is to alleviate this problem by proposing efficient integrated operational control methods for AGV-based CIM systems. Particularly, this research is concerned with the mixed problem of dispatching automated guided vehicles and scheduling machines operation. The proposed dynamic heuristic algorithm uses various priority schemes and relevant information concerning the load of the system, the status of queues, and the position of AGVs in the scheduling process. The scheduling decision process is hierarchical in the sense that different decision criteria are applied sequentially to identify the most appropriate part to be served. This algorithm consists of two sections, the section of part selection by AGVs for the next service whenever an AGV completes the current assignment, and the section of part selection by machines for next service whenever a machine completes the current operation. The proposed algorithm has been compared with other scheduling schemes using the performance measure of mean flow-time and mean tardiness. Simulation results indicate that the proposed algorithm can reduce the mean flow-time and mean tardiness significantly.
A main issue about production management of shipyards is to efficiently manage the work in process and logistics. However, so far the management of a transporter for moving building blocks has not been efficiently performed. To solve the issues, optimal block transporting scheduling system is developed for minimizing of the travel distance without overload of a transporter. To implement the developed system, a hybrid optimization algorithm for an optimal block transportation scheduling is proposed by combining the genetic algorithm and the ant algorithm. Finally, to evaluate the applicability of the developed system, it is applied to a block transportation scheduling problem of shipyards. The result shows that the developed system can generate the optimal block transportation scheduling of a transporter which minimizes the travel distance without overload of the transporter.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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