Scheduling Multiple Parts in Two-Machine Dual-Gripper Robot Cells: Heuristic Algorithm and Performance Guarantee
Pourquoi ce travail est dans la base
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Notice bibliographique
Résumé
A robotic cell is a manufacturing system that is widely used in industry. Our research concerns scheduling of multiple products in a robotic cell served by a dual-gripper robot. The cell contains two robot-served machines repetitively producing a set of multiple parts in a steady state. The processing constraints specify the cell to be a flow shop. The purpose is to find simultaneously a robot move sequence and a part sequence that minimize the production cycle time or, equivalently, maximize the throughput rate. It is known that the problem of finding an optimal part sequence is strongly NP-hard, even when the robot move sequence is given. The intractable problem of part sequencing in a twomachine dual-gripper robot cell is the main subject of our investigation. We provide a unified notational and modeling framework to study the family of all those NP-hard problems that are associated with the potentially optimal robot move sequences. The main result is the development of an approximation algorithm with a worst-case performance ratio guarantee of 3/2. A linear program is used to establish the performance ratio without actually calculating a lower bound. This approach is original in the literature of scheduling robotic cells.
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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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.
score_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