Multi-decision points model to solve coupled-task scheduling problem with heterogeneous multi-AGV in manufacturing systems
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Notice bibliographique
Résumé
Automated guided vehicle (AGV) is widely used in automated manufacturing systems as a material handling tool. Although the task scheduling problem with isomorphic AGV has remained a very active research field through the years, too little work has been devoted to the task scheduling problems with heterogeneous AGVs. A coupled task with heterogeneous AGVs is a complex task that needs the cooperation of more than one type of AGVs. In this paper, a manufacturing system with two types of AGVs and three types of tasks is studied. To solve the coupled task scheduling problem with heterogeneous AGVs in this manufacturing system, we introduce two new methods based on the established mathematical model, namely, the decoupled scheduling strategy and coupled scheduling strategy with multi-decision model. The decoupled scheduling strategy is widely used in coupled task scheduling problems. However, there are some situations that the decoupled scheduling strategy cannot solve the problem well. To overcome the problem, the multi-decision point model solves the coupled task scheduling problem without decomposition. In order to ensure the searching speed and searching accuracy, a novel hybrid heuristic algorithm based on simulated annealing algorithm and tabu search algorithm is developed. The simulation experiment results show the proposed coupled scheduling algorithm has priority in coupled task scheduling problems.
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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 | 0,001 | 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 | 0,001 |
| 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