In the previous research, we considered a logistics brokerage problem with the objective of minimizing total transportation lead time of freights in a logistics e-marketplace, in which a logistics brokerage agent intermediates empty vehicles and freights registered by car owners and shippers [7]. However, in the logistics e-marketplace, transportation due date tardiness is more important than the transportation lead time, since transportation service level is critically determined by whether the due date is met or not. Therefore, in this paper, we deal with the logistics brokerage problem with the objective of minimizing total tardiness of freights. Hungarian method based matching algorithms, real time matching(RTM), periodic matching(PM), and fixed matching(FM), are used for solving the problem considered in this paper. In order to test performance of the proposed algorithms, we perform computational experiments on a various problem instances. The results show that the waiting-and-matching algorithms, PM and FM, also give better performance than real time matching strategy, RTM, for the total tardiness minimization problem as the algorithms did for the total lead time minimization problem.
This paper proposes the Tabu Search algorithm to minimize mean tardiness in the parallel machine scheduling problem. The algorithm reduces the computation time by employing restricted neighborhood and produces an efficient solution in this problem.
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 single machine nonpreemptive scheduling problem with a given common due date. In the problem, the optimal job sequence is sought to minimize the sum of earliness/tardiness and flow time measures in the situation where all jobs are available at time zero, and weights per unit length of earliness/tardiness and flow time are V and W, respectively. Some dominant solution properties are characterized to deriva both an optimal starting time for an arbitrary sequence and sequence improvement rules. The optimal schedule is found to the case W .geq. V/. By the way, it is difficult to find the optimal schedule for the case W < V. Therefore, the derived properties are put on together to construct a heuristic solution algorithm for the case W < V, and its effectiveness is rated at the mean relative error of about 3% on randomly generated numerical problems.
This paper considers identical parallel machine scheduling problem. Each job has a processing time. due date. weight and family type. If a different type of job is followed by prior job. a family setup is incurred. A two phased heuristic is presented for minimizing the sum of weighted tardiness. In the first phase. using roiling horizon technique. group each job into same family and schedule each family. In the second phase. assign each job to machines using schedule obtained in the first phase. Extensive computational experiments and comparisons among other algorithms are carried out to show the efficiency of the proposed algorithm.
Exact solutions for practical-size problems in job shop will be highly inefficient. Scheduling heuristics, therefore, are typically found in the literature. If we consider real-life situations such as machine breakdowns, the existing scheduling methods will be even more limited. Scheduling against due-dates addresses one of the most critical issues in modern manufacturing systems. In this paper, the method for weighted tardiness schedule using a graph theoretic decomposition heuristic is presented. It outstands the efficiency of computation as well as the robustness of the schedule.
To make a scheduling for minimizing the tardiness of delivery, we present an efficient heuristic algorithm for job-shop scheduling problems with due dates. The SDME(Slack Degree Modified Exchange) algorithm, which is the proposed heuristic algorithm, carries out the operation in two phases. In the phase 1, a dispatching rule is employed to generate an active or non-delay initial schedule. In the phase 2, tasks selected from a predetermined set of promising target operations in the initial schedule are tested to ascertain whether, by left-shifting their start times and rearranging some subset of the remaining operations, one can reduce the total tardiness. In the numerical example, the results indicate that the proposed SDME algorithm is capable of yielding notable reductions in the total tardiness for practical size problems.
This paper considers a parallel-machine scheduling problem with dedicated and common processing machines using GA (Genetic Algorithm). Non-identical setup times, processing times and order lot size are assumed for each machine. The GA is proposed to minimize the total-tardiness objective measure. In this paper, heuristic algorithms including EDD (Earliest Due-Date), SPT (Shortest Processing Time) and LPT (Longest Processing Time) are compared with GA. The effectiveness and suitability of the GA are derived and tested through computational experiments.
A group scheduling problem, which is production scheduling problem associated with the concept of group technology, is studied under due date constraints in multi-stage manufacturing systems. The purpose of this paper is to develop and evaluate a practical heuristic procedure for determining group sequence and job sequence within each group to minimize total tardiness in multi-stage manufacturing systems. A heuristic algorithm has been developed by introducing the concept of relative measures of job tardiness and group tardiness for job sequencing and group sequencing, respectively. A numerical example is shown to illustrate the proposed procedure. The heuristic algoirthm is tested by comparisons with problems with known optimal solutions and also with random group schedules for a set of large-size problems. Results indicate that the proposed heuristic algorithm provides good solutions with small computational requirements, and thus is viable for large size problems in practice.
This paper deals with the order release problem for minimizing weighted earliness and tardiness as well as Work In Process (WIP) in dynamic job shop environments. A newly designed hierarchical order release mechanism is developed for efficient real-time control of the earliness/tardiness and WIP. The hierarchical order release mechanism consists of the order release plan and the order release control which is composed of two procedures. The experimental results show that the proposed order release mechanism is superior to other four order release mechanisms under overall simulation conditions of utilization rate, due-date allowances, and earliness/tardiness cost structures. In addition, the difference of total cost among the four dispatching rules is much more reduced in the proposed order release mechanism than in other release mechanisms.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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