This paper deals with a Direct-Input-Output Manufacturing System (DIOMS) which has a number of machine centers placed along a built-in automated storage/retrieval system (AS/RS). During its operations, the storage/retrieval(S/R) machine picks up a pallet from the pickup/deposit port of a machine center and then moves it either to an empty rack opening of the AS/RS for temporary storage or to place it on the port of another machine center for subsequent operation. The machine layout problem in DIOMS is formulated as an integer mathematical programming whose objective is to minimize the total expected distance of the loaded S/R machine during a production period. Recognizing the limit of the exact solution procedure(the Branch and Bound method), two improvement-type heuristics are proposed. One is based on the simulated annealing method and the other the pairwise interchange method. The validity of the heuristics is examined with example problems.
A multi-objective, single-stage scheduling problem with stochastic processing times is considered where the objective is to simultaneously minimize the expected value and the variance of total flowtime, and the mean probability of tardiness. In cases where processing times follow normal distributions, a method using pairwise interchange of two jobs(PITJ) is proposed to generate a set of the approximate efficient schedules. The efficient schedules are not dominated by the criterion vectors of any other permutation schdules in the feasible region. Numerical experiments performed to ascertain the effectiveness of PITJ algorithm are also reported in the results.
We consider the problem of scheduling n jobs with sequence-dependent processing times on a set of parallel-identical machines. The processing time of each job consists of a pure processing time and a sequence-dependent setup time. The objective is to maximize the total remaining machine available time which can be used for other tasks. For the problem, a hybrid genetic algorithm is proposed. The algorithm combines a genetic algorithm for global search and a heuristic for local optimization to improve the speed of evolution convergence. The genetic operators are developed such that parallel machines can be handled in an efficient and effective way. For local optimization, the adjacent pairwise interchange method is used. The proposed hybrid genetic algorithm is compared with two heuristics, the nearest setup time method and the maximum penalty method. Computational results for a series of randomly generated problems demonstrate that the proposed algorithm outperforms the two heuristics.
Lot-streaming is the process of splitting a job (lot) into a number of smaller sublots and then scheduling these sublots in order to accelerate the completion of jobs in a multi-stage production system. Anew genetic algorithm (NGA) is proposed for an-job, m-machine, equal-size sublot lot-streaming flow shop scheduling problem with delivery windows in which the objective is to minimize the mean weighted absolute deviation of job completion times from due dates. The performance of NGA is compared with that of an adjacent pairwise interchange (API) method and the results of computational experiments show that NGA works well for this type of problem.
We present a fast, constructive algorithm for the automatic placement of standard cells, which consists of two steps. The first step is responsible for cell-row assignment of each cell, and converts the circuit connectivity into a multi-stage graph under to constraint that sum of the cell-widths in each stage of the multi-state graph does not exceed maximum cell-row width. Generatin of feed-through cells in the final layout was shown to be drastically reduced by this step. In the second step, the position of each cell within the row is determined one by one from left to right so that the cost function such as the local channel density is minimized. Our experimental result shows that this algorithm yields near optimal results in terms of the number of feed-through cells and the horizontal tracks, while running about 100 times faster than other iterative procedures such as pairwise interchange and generalized force directed relaxation method.
This paper describes a new gate array layout system, HAN-LACAD-G(HANyang LAyout CAD system for Gate array). HAN-LACAD-G is composed of placer, global router, detailed router, and output processor. In placement design, initial placement is performed by repetitive clustering and min-cut partitioning followed by placement improvement using the concept of pairwise interchange. In global routing phase, pins are assigned in each channel considering the routing congestion estimation and overflows in feedthroughs are restricted. For the detailed routing, we use layer and three layer channel routing techniques. Layout results are displayed graphically and modified interactively by the user using the layout editor.
This paper deals with the problem of space allocation of items within a warehouse. Recognizing the importance of weights associated with material handling, mathematical models are developed for two cases, out-and-back selection and storage retrieval interleaving. It is proved that the density order index rule we proposed generates an optimal solution for the first model. An example problem solved with the pairwise interchange method indicates that the rule is also fairly efficient for the second model. The proposed rule is compared with other assignment rules of warehouse space such as COI rule, space and popularity.
Flowshop scheduling problem is known to be NP-complete. Since the optimization apporach like branch-and-bound is limited by exponentially growing computation time, many heuristic methods have been developed. Total tardiness is one of the criteria that the researchers have recently considered in flowshop scheduling. There, however, are few literatures which studied the general (m machine)-flowshop scheduling under the total tardiness criterion. In this paper, a heuristic scheduling method to minimize total tardiness at the (m machine, n job)-flowshop is presented. A heuristic value function is proposed to be used as a dispatching criterion in initial schedule generation. And the schedule improving procedure, by pairwise interchange of tardy job with the job right ahead of it, is introduced. Illustrative examles and simulated results are presented.
This paper describes a standard cell placement strategy which consists of three kconsecutive steps` initial placement, iterative placement improvement, and string placement. In the initial placement step, cell placement was done by solving the linear ordering problem for a one-dimensional layout of standard cells and then zigzaging the resultant linear order width in the chip plane. The iterative placement improvement step is based on the iterative pairwise interchange using the estimated total routing length as a figure-or -merit. The string placement is used to reorder cells and terminals in each etandard cell row such that channel routing in the adjacent channels is not blocked by cyclic constraints and needs fewer routing tracks. The placement program is coded in PASCAL and kimplemented on a VAX-11/750 computer. Experimental results for several examples are included.
Recently, scheduling problems with position-dependent processing times have received considerable attention in the literature, where the processing times of jobs are dependent on the processing sequences. However, they did not consider cases in which each processed job has different learning or aging ratios. This means that the actual processing time for a job can be determined not only by the processing sequence, but also by the learning/aging ratio, which can reflect the degree of processing difficulties in subsequent jobs. Motivated by these remarks, in this paper, we consider a two-agent single-machine scheduling problem with linear job-dependent position-based learning effects, where two agents compete to use a common single machine and each job has a different learning ratio. Specifically, we take into account two different objective functions for two agents: one agent minimizes the total weighted completion time, and the other restricts the makespan to less than an upper bound. After formally defining the problem by developing a mixed integer non-linear programming formulation, we devise a branch-and-bound (B&B) algorithm to give optimal solutions by developing four dominance properties based on a pairwise interchange comparison and four properties regarding the feasibility of a considered sequence. We suggest a lower bound to speed up the search procedure in the B&B algorithm by fathoming any non-prominent nodes. As this problem is at least NP-hard, we suggest efficient genetic algorithms using different methods to generate the initial population and two crossover operations. Computational results show that the proposed algorithms are efficient to obtain near-optimal solutions.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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