NSGA-II simheuristic to solve a multi-objective flexible flow shop problem under stochastic machine breakdowns
Notice bibliographique
Résumé
This study proposes a simheuristic that hybridizes NSGA-II with Monte Carlo simulation to address a stochastic flexible flow shop problem featuring stochastic machine breakdowns. In real-world scenarios, machine breakdowns frequently occur, resulting in negative impacts such as time loss, late deliveries, decreased productivity, and order accumulation. Therefore, this study considers the times between failures and times to repair as stochastic parameters. Multiple objectives are concurrently addressed, including expected makespan, expected tardy jobs, and the standard deviation of tardy jobs. A mathematical model was formulated for the deterministic version of the problem and separately solved for the minimization of tardy jobs and the minimization of makespan in small instances. Subsequently, the proposed simheuristic was executed for both small and large instances. The results demonstrate that the NSGA-II simheuristic enhances outcomes across all objective functions compared to the simulation of optimal solutions provided by the mathematical models in small instances, yielding average GAPs of -16.64%, -21.87%, and -53.33% for expected tardy jobs, expected makespan, and standard deviation of tardy jobs, respectively. Furthermore, the simheuristic outperforms the simulation of solutions given by seven dispatching rules, showcasing average improvements of 48.01%, 48.18%, and 95.63% for the same objectives, respectively.
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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 | 0,001 |
| 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 | 0,000 | 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 ».