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Enregistrement W7033934219

Scheduling optimization of manufacturing systems with no-wait constraints

2011· dissertation· en· W7033934219 sur OpenAlexafffund

Notice bibliographique

RevueMspace (University of Manitoba) · 2011
Typedissertation
Langueen
DomaineEconomics, Econometrics and Finance
ThématiqueDiverse Scientific and Economic Studies
Établissements canadiensUniversity of Manitoba
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of Canada
Mots-clésFlow shop schedulingJob shop schedulingScheduling (production processes)Dynamic priority schedulingFair-share schedulingMetaheuristicNurse scheduling problemRate-monotonic scheduling
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

No-wait scheduling problem refers to the set of problems in which a number of jobs are available for processing on a number of machines with the added constraint that there should be no waiting time between consecutive operations of the jobs. It is well-known that most of the no-wait scheduling problems are strongly NP-hard. Moreover, no-wait scheduling problems have numerous real-life applications. This thesis studies a wide range of no-wait scheduling problems, along with side constraints that make such problems more applicable. First, 2-machine no-wait flow shop problem is studied. Afterwards, setup times and single server constraints are added to this problem in order to make it more applicable. Then, job shop version of this problem is further researched. Analytical results for both of these problems are presented; moreover, efficient algorithms are developed and applied to large instances of these problems. Afterward, general no-wait flow shop problem (NWFS) is the focus of the thesis. First, the NWFS is studied; mathematical models as well as metaheuristics are developed for NWFS. Then, setup times are added to NWFS in order to make the problem more applicable. Finally, the case of sequence dependent setup times is further researched. Efficient algorithms are developed for both problems. Finally, no-wait job shop (NWJS) problem is studied. Literature has proposed different methods to solve NWJS; the most successful approaches decompose the problem into a timetabling sub-problem and a sequencing sub-problem. Different sequencing and timetabling algorithms are developed to solve NWJS. This thesis provides insight to several no-wait scheduling problems. A number of theorems are discussed and proved in order to find the optimum solution of no-wait problems with special characteristics. For the problems without such characteristics, mathematical models are developed. Metaheuristics are utilized to deal with large-instances of NP-hard problems. Computational results show that the developed methods in this thesis are very effective and efficient compared to the competitive methods available in the literature.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,005
Score d'incertitude au seuil0,011

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,001
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0020,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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.

Tête enseignante Opus0,026
Tête enseignante GPT0,170
Écart entre enseignants0,144 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSimulation ou modélisation
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2011
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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