Integrated job-shop scheduling in an FMS with heterogeneous transporters: MILP formulation, constraint programming, and branch-and-bound
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Notice bibliographique
Résumé
Current studies on scheduling of machines and transporters assume that either a single transporter or an infinite number of homogeneous transporters such as AGVs or mobile robots are available to transport semi-finished jobs, which seems very restrictive in practice. This paper addresses this gap by studying a job-shop scheduling problem that incorporates a limited number of heterogeneous transporters, where the objective is to minimize the makespan. The problem is modelled using mixed-integer linear programming and constraint programming. Different structure-based branch-and-bound algorithms with two lower-bounding strategies are also developed. A comprehensive numerical study evaluates the proposed models and algorithms. The research demonstrates that the adjustment of the proposed MILP model outperforms the existing formulation when applied to the homogeneous case. The study also uncovers interesting practical implications, including the analysis of the impact of different transporter types in the system. It shows that utilizing a fleet of heterogeneous transporters can improve the overall performance of the job shop compared to a relevant homogeneous case. The importance of the study is emphasized by highlighting the negative consequences of disregarding transporters' differences during the scheduling phase.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| 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