Integrated scheduling of machines and automated guided vehicles (AGVs) in flexible job shop environment using genetic algorithms
Notice bibliographique
Résumé
In this research integrated scheduling of machines and automated guided vehicles (AGVs) in a flexible job shop environment is addressed. The scheduling literature generally ignores the transportation of jobs between the machines and when considered typically assumes an unlimited number of AGVs. In order to comply with Industry 4.0 requirements, today’s manufacturing systems make use of AGVs to transport jobs between the machines. The addressed problem involves simultaneous assignment of operations to one of the alternative machines, determining the sequence of operations on each machine and assignment of transportation operations between machines to an available AGV. We present a Microsoft Excel® spreadsheet-based solution for the problem. Evolver®, a proprietary GA is used for the optimization. The GA routine works as an add-in to the spreadsheet environment. The flexible job shop model is developed in Microsoft Excel® spreadsheet. The assignment of AGV is independent of the GA routine and is done by the spreadsheet model while the GA finds the assignment of operations to the machines and then finds the best sequence of operations on each machine. Computational analysis demonstrates that the proposed method can effectively and efficiently solve a wide range of problems with reasonable accuracy. Benchmark problems from the literature are used to highlight the effectiveness and efficiency of the proposed implementation. In most of the cases the proposed implementation can find the best-known solution found by previous studies.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| 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) | 0,001 | 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 ».