Sustainable multi-objective scheduling for automatic guided vehicle and flexible manufacturing system by a grey wolf optimization algorithm
Notice bibliographique
Résumé
The simultaneous scheduling decisions between production systems and material handling systems are highly significant for a substantial reduction in makespan and improvement in throughput of flexible manufacturing system resources. In the absence of appropriate scheduling of production resources, the optimum utilization of FMS resources is not harnessed which turns into wastage of resources. In the present study, investigations are carried out for the sustainable multi-objective scheduling of automatic guided vehicle and flexible manufacturing system by the application of a grey wolf optimization algorithm (GWO). Initially the Giffler and Thompson (GT) algorithm [Giffler, B., & Thompson, G. L. (1960). Algorithms for solving production scheduling problems. Operations research, 8(4), 487-503.] along with four different priority hybrid dispatching rules (PHDRs) are applied for the development of the production center schedule thereafter the grey wolf optimization algorithm is applied for the yield of the sustainable multi-objective schedul-ing of automatic guided vehicles (AGVs) and the FMS together with an objective to minimize the total distance travel and number of backtracking of cruising automatic guided vehicle in the U type flexible manufacturing system facility. The applied methodology is evaluated by conducting computational experiments on a benchmark flexible manufacturing system configuration considered from the literature. The results obtained from the computational experiments clearly show that the proposed application of grey wolf optimization algorithm outperforms the other applied procedures in the literature.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».