BazEkon - Biblioteka Główna Uniwersytetu Ekonomicznego w Krakowie

BazEkon home page

Meny główne

Autor
Rudek Radosław (Wrocław University of Economics), Wielgus Agnieszka (Wrocław University of Technology)
Tytuł
Metaheuristic Algorithms for Scheduling on Parallel Machines With Variable Set-Up Times
Algorytmy metaheurystyczne dla problemu harmonogramowania zadań na identycznych maszynach równoległych ze zmiennymi czasami przezbrojeń
Źródło
Ekonomiczne Problemy Usług, 2016, nr 122, s. 369-378, fig., tab., bibl.6 poz.
Słowa kluczowe
Harmonogram, Uczenie maszynowe
Schedule, Machine learning
Uwagi
summ., streszcz
Abstrakt
Współczesne przedsiębiorstwa przemysłowe i usługowe aby sprostać rosnącym wymaganiom rynkowym, muszą oferować coraz szerszy asortyment oferowanych usług lub produktów, a także zapewnić ich wymaganą ilość i szybkość realizacji. Można tego dokonać poprzez zastosowanie uniwersalnych maszyn lub pracowników, którzy potrafią realizować różne zadania. Z drugiej strony, istnienie czynnika ludzkiego powoduje występowanie efektu uczenia. W związku z tym w niniejszej pracy analizowany jest powiązany problem harmonogramowania na identycznych maszynach równoległych przy kryterium minimalizacji długości uszeregowania oraz przy zmiennych czasach przezbrojeń wynikających z efektu uczenia pracowników. W celu opracowania efektywnego harmonogramu zaproponowano algorytmy metaheurystyczne. Zakres ich zastosowania został zweryfikowany w oparciu o analizę numeryczną.(abstrakt autora)

In order to meet growing demands of the market modern manufacturing and service environments must offer an increasingly broad range of services or products as well as ensure their required amount and short lead times. It can be done by the application of universal machines or workers which are able to perform different tasks. On the other hand, human activity environments are often affected by learning. Therefore, in this paper, we analyse related problems, which can be expressed as the makespan minimization scheduling problem on identical parallel machines with variable setup times affected by learning of workers. To provide an efficient schedule, we propose metaheuristic algorithms. Their potential applicability is verified numerically.(author's abstract)
Dostępne w
Biblioteka Główna Uniwersytetu Ekonomicznego w Poznaniu
Biblioteka Główna Uniwersytetu Szczecińskiego
Pełny tekst
Pokaż
Bibliografia
Pokaż
  1. Allahverdi, A. (2015). The third comprehensive survey on scheduling problems with setup times/costs. European Journal of Operational Research, 246, pp. 345-378.
  2. Biskup, D. (2008). A state-of-the-art review on scheduling with learning effects. Euro-pean Journal of Operational Research, 188, pp. 315-329.
  3. Kirkpatrick, S. and Gelatt, C. D. and Vecchi, M. P. (1983). Optimization by simulated annealing. Science, 220, pp. 671-680.
  4. Kuo, W.-H. and Hsu, C.-J. and Yang, D.-L. (2011). Some unrelated parallel machine scheduling problems with past-sequence-dependent setup time and learning effects. Computers & Industrial Engineering, 61, pp. 179-183.
  5. Pinedo, M. (2012). Scheduling: Theory, Algorithms and Systems (4rd ed.). New York: Springer, 2012.
  6. Rudek, R. (2013). On single processor scheduling problems with learning dependent on the number of processed jobs. Applied Mathematical Modelling, 37, pp. 1523-1536.
Cytowane przez
Pokaż
ISSN
1896-382X
Język
eng
URI / DOI
http://dx.doi.org/10.18276/epu.2016.122-35
Udostępnij na Facebooku Udostępnij na Twitterze Udostępnij na Google+ Udostępnij na Pinterest Udostępnij na LinkedIn Wyślij znajomemu