Application of Ant Colony Optimization for Job Shop Scheduling in the Pharmaceutical Industry
Notice bibliographique
Résumé
Scheduling problems in the industrial sector are among the most studied optimization problems.Improving resource efficiency and minimizing production costs have become important concerns for industry managers.Seeking the best way to maximize profit is now a primary objective for any business.This is the context in which our study is positioned.It focuses on the resolution of job shop scheduling problems (JSSP).Considering that production challenges in industries are complex and require the consideration of multiple factors, we turn to the use of artificial intelligence tools for their resolution.Pharmaceutical manufacturing often involves a large number of resources, machines, and tasks, leading to high complexity in the JSSP.Ant colony optimization (ACO) is innovative and excels in its ability to handle this complexity by seeking optimal solutions while avoiding computational pitfalls.It can efficiently explore vast search spaces and leverage ant parallelism to reach the best solution in a short period of time, which is crucial in the pharmaceutical context where deadlines and quality constraints are paramount.Thus, in order to address the JSSP, this work suggests and puts into practice a method that involves the application of an ACO approach with the goal of minimizing the makespan.We validated our approach by comparing it with various algorithms through benchmarks taken from the published research.The suggested approach proved to be effective as the produced solutions were of high quality and showed that it could achieve results that are closer to the ideal solution for larger-scale issues than other algorithms with an average percentage relative error of just 0.67%.Furthermore, application of ACO in the context of BIOCARE's pharmaceutical laboratories' production led to an improvement of approximately 3 hours in their weekly planning.
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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 | 0,003 |
| 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 | 0,001 | 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 ».