Robust job shop scheduling with machine unavailability due to random breakdowns and condition-based maintenance
Notice bibliographique
Résumé
This paper presents a novel solution approach for a variant of the job shop scheduling problem with machine unavailability due to both condition-based preventive maintenance and corrective maintenance following random breakdowns. We first provide an exact mathematical formulation of the problem under simplifying assumptions, namely that the number of breakdowns for each job position on each machine is known, the degradation rates are fixed, and the preventive and corrective maintenance durations are deterministic parameters. Moreover, to handle the more realistic case of stochastic machine degradation, random breakdowns, and uncertain maintenance durations, a simulation-optimisation algorithm is proposed. The real makespan function is first approximated using multiple surrogate measures, which are optimised through independent genetic algorithms. Then, the fittest solutions obtained from these surrogate measures are simulated, and the best among them is added to an elite list, which is included in the genetic algorithms' populations for the next iteration. Schedule robustness is ensured by using an objective function that consists of the weighted average of the expected makespan and its 90th percentile. Furthermore, to reduce the likelihood of falling into a local optimum, a stopping criterion based on simulated annealing is implemented. Numerical experimentation on extended benchmark instances confirmed the validity of the mathematical formulation and the favourable performance of the proposed simulation-optimisation algorithm in terms of computational time and solution quality.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 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) | 0,001 | 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 ».