Mixed-Integer Linear Programming Model for the Dual-Resource Flexible Job-Shop Scheduling Problem
Notice bibliographique
Résumé
Scheduling is a vital function for efficiently operating flexible job-shop systems. Traditionally, that function considers assigning jobs to machines and their sequence. However, machines need to be operated by another set of resources (i.e., workers). Due to the fact that operators are skilled workers, the available pool is limited. Hence, the interaction of machines and humans needs to be studied in an integral manner to address the scheduling problem. In this article, a novel precedence variable-based, mixed-integer linear programming model is developed for the dual-resource flexible job-shop problem. The mathematical formulation deals with the optimal assignment of machines and workers to operations and the operation sequence in both resources by minimizing the makespan. The model gives an exact solution by solving both the assignment and the sequencing problems concurrently. The model was implemented in Docplex and was run on three instances of varying sizes. The model solved the three introduced examples, including a large instance involving 20 operations with 4 workers and 4 machines, using only 1662 variables and 5217 constraints in 156.43 seconds, indicating that the proposed model is adequate. The model can be used to label training examples for machine learning-based techniques as well as help track and compare models developed using heuristics.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,000 | 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, 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 ».