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Enregistrement W2254843561 · doi:10.5267/j.ijiec.2015.11.003

Meta-hierarchical-heuristic-mathematical- model of loading problems in flexible manufacturing system for development of an intelligent approach

2015· article· en· W2254843561 sur OpenAlexvenueno aff
Ranbir Singh, R. Singh, B. KANT KHAN

Notice bibliographique

RevueInternational Journal of Industrial Engineering Computations · 2015
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueEngineering Technology and Methodologies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésHeuristicMeta heuristicDevelopment (topology)Computer scienceMetamodelingEngineeringMathematical optimizationIndustrial engineeringManufacturing engineeringArtificial intelligenceMathematicsAlgorithmSoftware engineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Flexible manufacturing system (FMS) promises a wide range of manufacturing benefits in terms of flexibility and productivity. These benefits are targeted by efficient production planning. Part type selection, machine grouping, deciding production ratio, resource allocation and machine loading are five identified production planning problems. Machine loading is the most identified complex problem solved with aid of computers. System up gradation and newer technology adoption are the primary needs of efficient FMS generating new scopes of research in the field. The literature review is carried and the critical analysis is being executed in the present work. This paper presents the outcomes of the mathematical modelling techniques for loading of machines in FMS's. It was also analysed that the mathematical modelling is necessary for accurate and reliable analysis for practical applications. However, excessive computations need to be avoided and heuristics have to be used for real-world problems. This paper presents the heuristics-mathematical modelling of loading problem with machine processing time as primary input. The aim of the present work is to solve a real-world machine loading problem with an objective of balancing the workload of the FMS with decreased computational time. A Matlab code is developed for the solution and the results are found most accurate and reliable as presented in the paper.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,011
Score d'incertitude au seuil0,022

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,000

Scores machine (provisoires)

Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.

Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.

Tête enseignante Opus0,279
Tête enseignante GPT0,329
Écart entre enseignants0,051 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSimulation ou modélisation
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations16
Publié2015
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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