
تعداد نشریات | 22 |
تعداد شمارهها | 485 |
تعداد مقالات | 5,045 |
تعداد مشاهده مقاله | 9,290,874 |
تعداد دریافت فایل اصل مقاله | 6,135,344 |
زمانبندی چندعاملی ماشینهای موازی ناهمگن با در نظر گرفتن هزینه انرژی و کارهای بههنگام | ||
نشریه پژوهش های مهندسی صنایع در سیستم های تولید | ||
مقاله 6، دوره 7، شماره 15، اسفند 1398، صفحه 287-303 اصل مقاله (493.19 K) | ||
نوع مقاله: مقاله پژوهشی | ||
شناسه دیجیتال (DOI): 10.22084/ier.2019.17391.1796 | ||
نویسندگان | ||
امیر افسر1؛ جواد بهنامیان* 2 | ||
1گروه مهندسی صنایع، دانشکده مهندسی، دانشگاه بوعلی سینا، همدان، ایران | ||
2استادیار گروه صنایع دانشکده مهندسی دانشگاه بوعلی سینا | ||
چکیده | ||
در مدلهای کلاسیک، معمولاً تمرکز بر ارائه برنامه زمانبندی با اهداف متناظر با زمان تکمیل کارها است حالآنکه با توجه به ارتباط بین اقتصاد، انرژی و نگرانیهای زیستمحیطی، توجه به انرژی مصرفی ماشینآلات در سالیان اخیر موردتوجه محققین حوزههای مختلف قرار گرفته است. همچنین در تحقیقات عموماً فرض بر آن بوده است که یک عامل (تولیدکننده) بهتنهایی سعی در بهینهسازی هدف خود داشته حالآنکه در واقعیت ممکن است چندین عامل تولیدی به دلیل محدودیتهای خود بهناچار از منابع مشترک جهت پردازش کارها استفاده کنند. در همین راستا در پژوهش حاضر، مساله زمانبندی دوعاملی در کارگاه ماشینهای موازی ناهمگن موردبررسی قرار گرفته و ازآنجاکه انرژی مصرفی ماشینها با سرعت پردازش آنها رابطهای مستقیم دارد، هزینه انرژی نیز مورد قرار گرفته است. در اینجا فرض شده است که عامل اول درصدد کمینهسازی مجموع جریمههای دیرکرد و هزینه انرژی و عامل دوم درصدد کمینهسازی مجموع جریمههای دیرکرد و زودکرد است. از آنجائیکه مساله فوق یک مساله Np-hard است، علاوه بر مدلسازی و حل آن، جهت ارائه راهحلهای مناسب برای ابعاد بزرگ، الگوریتم فراابتکاری ممتیک پیشنهاد و بهمنظور بررسی عملکرد آن، نتایج حاصل با نتایج خروجی نرمافزار گمز و فراابتکاری دیگر مقایسه شده است. با توجه به نتایج حاصل، مشاهده گردید که الگوریتم پیشنهادی در ابعاد مختلف مساله عملکرد مناسبی داشته بطوریکه در ابعاد کوچک، در مقایسه نتایج با روش Lp-Metric وزنی، و در ابعاد بزرگ، با در نظر گرفتن چندین معیار عملکردی مطرح در ادبیات، الگوریتم پیشنهادی کارایی بسیار مناسبی داشته است. | ||
کلیدواژهها | ||
زمانبندی چندعاملی؛ زمانبندی ماشینهای موازی؛ هزینه انرژی؛ کارهای بههنگام؛ الگوریتم ممتیک | ||
مراجع | ||
[1] Pinedo, M., (2001). Scheduling: Theory, Algorithms, and Systems. Prentice-Hall Inc., Englewood Cliffs, N.J. [2] Kim, D-W., Kim, K-H., Jang, W., Chen, F., (2002). “Unrelated parallel machine scheduling with setup times using simulated annealing”. Robotics and ComputerIntegrated Manufacturing, 18: 223-231. [3] Vredeveld, T., Hurkens, C., (2002). “Experimental comparison of approximation algorithms for scheduling unrelated parallel machines”. Informs Journal on Computing, 14(2): 175-189. [4] Rogendran, R., Subur, F., (2004). “Unrelated parallel machine scheduling with job splitting”. IIE Transaction, 36: 356-372. [5] Tavakkoli-Moghaddam, R., Taheri, F., Bazzazi, M., Izadi, M., Sassani, F., (2009). “Design of a genetic algorithm for bi-objective unrelated parallel machines scheduling with sequence-dependent setup times and precedence constraints”. Computers & Operations Research, 36: 3224-3230. [6] Balin, S., (2011). “Non-identical parallel machine scheduling using genetic algorithm”. Expert System with Applications, 38: 6814-6821. [7] Lin, Y. K., Pfund, M. E., Fowler, J. W., (2011). “Heuristics for minimizing regular performance measures in unrelated parallel machine scheduling problem”. Computers & Operations Research, 38(6): 901–916. [8] Vallada, E., Ruiz, R., (2011). “A genetic algorithm for the unrelated parallel machine scheduling problem with sequence dependent setup times”. European Journal of Operational Research, 211: 612-622. [9] Rodriguez, F. J., Lozano, M., Blum, C., Garcia-Martinez, C., (2013). “An iterated greedy algorithm for the large-scale unrelated parallel machine scheduling problem”. Computers & Operations Research, 40: 1829-1841. [10] Fanjul-Peyro, L., Perea, F., Ruiz, R., (2017). “Models and matheuristics for the unrelated parallel machine scheduling problem with additional resources”. European Journal of Operational Research 000 (2017): 1-12. [11] Hoogeveen, H., (2005). “Multicriteria scheduling”. European Journal of Operational Research, 167: 592e623. [12] Liu, Y., Dong, H., Lohse, N., Petrovic, S., Gindy, N., (2013). “An investigation into minimizingtotal energy consumption and total weighted tardiness in job shops”.Journal of Cleaner Production, 1e10. [13] Yan, H., Fei, L., Hua-jun, C., Cong-bo, L., (2005). A bi-objective model for job-shopscheduling problem to minimize both energy consumption and makespan.J. Cent. South Univ. Technol. 12. [14] Liu, X., Zou, F., Zhang, X., (2008). “Mathematical model and genetic optimization forhybrid flow shop scheduling problem based on energy consumption”. In: 2008 Chinese Control and Decision Conference, pp. 1002e1007. [15] Yildirim, M.B., Mouzon, G., (2011). “Single-machine sustainable production planning tominimize total energy consumption and total completion time using a multipleobjective genetic algorithm”. In: IEEE Transactions on Engineering Management,pp. 1e13. [16] Fang, K., Uhan, N., Zhao, F., Sutherland, J.W., (2011). “A new approach to scheduling in manufacturing for power consumption and carbon footprint reduction”. Journal of Manufacturing Systems, 30, 234e240. [17] Fang, K., Bertrand M.T., Lin. (2012). “Parallel-machine scheduling to minimize tardiness penalty and power cost”. Computers & Industrial Engineering, 64 (2013): 224-234. [18] Ada Che, Shibohua Zhang, Xueqi, Wu. (2017). “Energy-conscious unrelated parallel machine scheduling under time-of-use electricity tariffs”. Journal of cleaner production.156(10): 688-697. [19] Moon, J.Y., Shin, K., Park, J., (2013). “Optimization of production scheduling with time-dependent and machine-dependent electricity cost for industrial energy efficiency”. International Journal of Advanced Manufacturing Technology,68, 523-535. [20] Ding, J.Y., Song, S., Zhang, R., Chiong, R., (2016). “Parallel machine scheduling under time-of-useelectricity prices: new models and optimization approaches”. IEEE Transactions on Automation Science & Engineering,13(2): 1138-1154. [21] Luo, H., Du, B., Huang, G.Q., Chen, H., Li, X., (2013). “Hybrid flow shop scheduling considering machine electricity consumption cost”. International Journal of Production Economics,146: 423-439. [22] Zhang, H., Zhao, F., Fang, K., Sutherland, J.W., (2014). “Energy-conscious flow shop scheduling under time-of-use electricity tariffs”. CIRP Annals – Manufacturing Technology,63: 37-40. [23] Sharma, A., Zhao, F., Sutherland, J.W., (2015). “Econological scheduling of a manufacturingenterprise operating under a time-of-use electricity tariff”. Journal of Cleaner Production,108: 256-270. [24] Baker, K. R., Smith, J. C. (2003). “A multiple-criterion model for machine scheduling”. Journal of Scheduling, 6(1): 7-16. [25] Agnetis, A., Mirchandani, P. B., Pacciarelli, D., Pacifici, A., (2004). “Scheduling problems with two competing agents”. Operations Research, 52(2): 229-242. [26] Cheng, T. C. E., Ng, C. T., Yuan, J. J., (2006). “Multi-agent scheduling on a singlemachine to minimize total weighted number of tardy jobs”. Theoretical Computer Science, 362(1–3): 273-281. [27] Leung, J. Y. T., Pinedo, M., Wan, G. H., (2010). Competitive two agents scheduling and its applications. Operations Research, 58(2): 458-469. [28] Wu, C. C., Huang, S. K., Lee, W. C., (2011). “Two-agent scheduling with learning consideration”. Computers & Industrial Engineering, 61(4): 1324-1335. [29] Cheng, T. C. E., Cheng, S. R., Wu, W. H., Hsu, P. H., Wu, C. C., (2011). “A two-agent single machine scheduling problem with truncated sum-of-processing-timesbased learning considerations”. Computers & Industrial Engineering, 60(4): 534-541. [30] Elvikis, D., Hamacher, H. W., T’kindt, V., (2011). “Scheduling two agents on uniformparallel machines with makespan and cost functions”. Journal of Scheduling, 14(5): 471-481. [31] Lee, W. C., Chung, Y. H., Hu, M. C., (2012). “Genetic algorithms for a two-agentsingle-machine problem with release time”. Applied Soft Computing, 12(11):3580-3589. [32] Lee, W. C., Wang, J. Y., Lin, M. C., (2016). “A branch-and-bound algorithm forminimizing the total weighted completion time on parallel identical machineswith two competing agents”. Knowledge-Based Systems, 105: 68-82. [33] Lee, W. C., Wang, J. Y., (2014). “A scheduling problem with three competing agents”. Computers & Operations Research, 51: 208-217. [34] Lee, W. C., Wang, J. Y., (2017). “A three-agent scheduling problem for minimizing the makespan on a single machine”. Computers & Industrial Engineering, 106: 147-160. [35] Shiau, Y. R., Tsai, M. S., Lee, W. C., Cheng, T. C. E., (2015). “Two-agent two-machine flowshop scheduling with learning effects to minimize the total completion time”. Computers & Industrial Engineering, 87: 580-589. [36] Yuan, J. J., Ng, C. T., Cheng, T. C. E., (2015). “Two-agent single-machine schedulingwith release dates and preemption to minimize the maximum lateness”. Journal of Scheduling, 18(2): 147-153. [37] Pinedo, M. (2001). Scheduling: Theory, Algorithms, and Systems. Prentice-Hall Inc., Englewood Cliffs, N.J. [38] Garey, MR., Johnson, DS., (1978). “Strong NP-completeness results: Motivation,examples, and implications”. Journal of the Association for Computing Machinery,25(3): 499-508. [39] Behnamian J., Fatemi Ghomi SMT, Zandieh M., (2009). “A multi-phase covering Pareto-optimal front method to multi-objective scheduling in a realistic hybrid flowshop using a hybrid metaheuristic”. Expert Systems with Applications, 36(8): 11057-1106 | ||
آمار تعداد مشاهده مقاله: 487 تعداد دریافت فایل اصل مقاله: 500 |