An Efficient Optimization Algorithm for Modular Product Design
Notice bibliographique
Résumé
Modularity concepts play an important role in the process of developing new complex products. Modularization involves dividing a product into a set of modules - each of which consisting of a set of components - that are interdependent in the same cluster and independent between clusters. During this process, a product can be represented using a Design Structure Matrix (DSM). A DSM acts as a tool for system analysis to provide clear visualization of product elements. In addition, DSM, shows the interactions between these product elements. This paper aims to propose an efficient optimization algorithm that dynamically divides a DSM into an optimal number and size of clusters in a way that minimizes total coordination cost; the interactions inside clusters (modules) and interactions between clusters. Given problem complexity, five metaheuristic optimization algorithms are proposed and tested to solve it; these algorithms are used to determine: (1) the optimal clusters’ number within a DSM, and (2) the optimal components assignment clusters to minimize the total coordination cost. The five used metaheuristics are: Cuckoo Search, Modified Cuckoo Search, Particle Swarm Optimization, Simulated Annealing, and Gravitational Search Algorithm. Eighty problems with different properties are generated and used to examine the proposed algorithms for effectiveness and efficiency. Extensive comparisons are conducted and analyzed. Cuckoo Search is outperforming the other four algorithms.
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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 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 0,001 |
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 ».