제어로봇시스템학회 1993년도 한국자동제어학술회의논문집(국내학술편); Seoul National University, Seoul; 20-22 Oct. 1993
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pp.1111-1116
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1993
In this study, we discuss the design of the expert system for the scheduling of the FMC(Flexible Manufacturing Cell) consisting of the several versatile machines. Due to the NP property, the scheduling problem of several machine FMC is very complex task. Thus we proposed the two heuritstic shceduling algorithms for solving the problem and constituted the algorithm based of solving the problem and constituted the algorithm base of ISS(Intelligent Scheduling System) using them. By the rules in the rule base, the best alternative among various algorithms in algorithm base is selected and applied in controlling the FMC. To show the efficiency of ISS, the scheduling output of ISS and the existent dynamic dispatching rule were tested and compared. The results indicate that the ISS is superior to the existent dynamic dispatching rules in various performance indexes.
In this paper a dispatching rule, $D^{*}$, for AGV operations in automated manufacturing system is proposed to improve the performance measures. And the algorithm is compared with existing heuristic rules via simulation to evaluate its capabilities. It is shown that the proposed rule enhances mean flow time, makespan and throughput, and avoids the locking phenominon which can be fatal to the operation of automated manufacturing systems.
This study focuses on a job-shop scheduling problem with the objective of minimizing total tardiness for the job orders that have different due dates and different process flows. We suggest the dispatching rule based scheduling algorithm to generate fast and efficient schedule. First, we show the delay schedule can be optimal for total tardiness measure in some cases. Based on this observation, we expand search space for selecting the job operation to explore the delay schedules. That means, not only all job operations waiting for process but also job operations not arrived at the machine yet are considered to be scheduled when a machine is available and it is need decision for the next operation to be processed. Assuming each job operation is assigned to the available machine, the expected total tardiness is estimated, and the job operation with the minimum expected total tardiness is selected to be processed in the machine. If this job is being processed in the other machine, then machine should wait until the job arrives at the machine. Simulation experiments are carried out to test the suggested algorithm and compare with the results of other well-known dispatching rules such as EDD, ATC and COVERT, etc. Results show that the proposed algorithm, MET, works better in terms of total tardiness of orders than existing rules without increasing the number of tardy jobs.
Truck dispatching is one of the most commonly occurring problems of transprot management. We developed an interactive decision support system named IDSSTD, for the truck dispatching problem where two conflicting objectives are treated and travel speed varies depending on the passing areas and time of day. The IDSSTD aids the decision-making process by allowing the user to interact directly with the database, to direct data to a decision model, and to portray results in a convenient form. The IDSSTD is consisted of two major interactive phases. The pre-scheduling interactive phase is to reduce the complexity of a given problem before applying the BC-saving heuristic algorithm and the post-scheduling interactive phase is to improve practically the algorithmic solution. The IDSSTD has the capabilities of its own manipulation(analysis and recommendation) and diverse graphic features in order to facilitate a user's interaction.
There is a worldwide trend to automate the handling operations in port container terminals in an effort to improve productivity and reduce labor cost. This study iscusses how to apply an AGV(automated guided vehicle) system to the handling of containers in the yard of a port container ter-minal. The main issue of this paper is how to assign tasks of container delivery to AGVs during ship operations in an automated port container terminal. A dual-cycle operation is assumed in which the loading and the discharging operation can be performed alternately. Mixed integer linear program-ming formulations are suggested for the dispatching problem. The completion time of all the dis-charging and loading operations by a quayside crane is minimized, and the minimization of the total travel time of AGVs is also considered as a secondary objective. A heuristic method using useful properties of the dispatching problem is suggested to reduce the computational time. The perfor-mance of the heuristic algorithm is evaluated in light of solution quality and computation time.
The container transportation problem is a kind of generalized pickup and delivery problem(GPDP), and a typical NP-hard problem of which polynomial algorithm has not yet been developed. In this problem, trucks have to transport containers from origins to destinations, while have to satisfy several restrictions such as request time, cargo closing time, driver's break time. In this paper, we present a straightforward heuristic and a user-interactive truck dispatching system which supports decision makers.
This paper considers a single-product problem for inbound lot-sizing and outbound dispatching at a third-party warehouse, where the demand is dynamic over the discrete time horizon. Each demand must be delivered into the corresponding delivery time window which is the time interval characterized by the earliest and latest delivery dates of the demand. Ordered products are shipped by heterogeneous container types. Each container type has type-dependent carrying capacity and the unit freight cost depends on each container type. Total freight cost is proportional to the number of each container type used. Also it is assumed that related cost functions are concave and backlogging is not allowed. The objective of the paper is to simultaneously determine the optimal inbound lot-sizing and outbound dispatching plans that minimize total costs which include ordering, shipping, and inventory holding costs. The optimal solution properties are characterized for the problem and then a dynamic programming algorithm is presented to find the optimal solution.
Automated Guided Vehicles(AGVs) are widely used in computer integrated manufacturing(CIM) systems for material handling purposes. Although automated guided vehicles provide higher levels of flexibility and computer integrability, the installations are limited in number and one of the critical reasons lies in the complexity involved in the operation. The main objective of this research is to alleviate this problem by proposing efficient integrated operational control methods for AGV-based CIM systems. Particularly, this research is concerned with the mixed problem of dispatching automated guided vehicles and scheduling machines operation. The proposed dynamic heuristic algorithm uses various priority schemes and relevant information concerning the load of the system, the status of queues, and the position of AGVs in the scheduling process. The scheduling decision process is hierarchical in the sense that different decision criteria are applied sequentially to identify the most appropriate part to be served. This algorithm consists of two sections, the section of part selection by AGVs for the next service whenever an AGV completes the current assignment, and the section of part selection by machines for next service whenever a machine completes the current operation. The proposed algorithm has been compared with other scheduling schemes using the performance measure of mean flow-time and mean tardiness. Simulation results indicate that the proposed algorithm can reduce the mean flow-time and mean tardiness significantly.
본 논문은 비안정적인 재작업 발생확률이 존재하는 제조공정을 위한 적응형 스케줄링 알고리즘을 제시한다. 본 논문에서 제안하는 하이브리드 Q-학습 알고리즘은 강화학습 기반의 Q-학습과 인공신경망을 결합한 알고리즘으로써 재작업확률이 불안정한 상황의 제조공정에 대해 학습을 통해 적응력을 가질 수 있도록 고안되었다. 제안 알고리즘은 평균지연시간을 척도로 그 성능을 평가하였고, 기존의 작업할당 알고리즘들과 다양한 실험 시나리오를 기반으로 비교함으로써 그 우수성을 보이도록 한다.
Recently, the researches of real-time scheduling that manage flexibly system movement are being progressed by using simulation. But because the existing researches are focused on state change of whole system and selected dispatching with real-time, it could not reflect the state changes of each work center accurately, Therefore, the main core of this paper is to examine the state of workcenter, to select the optimal dispatching dynamically through simulation, and to present the algorithm that can manage actively on state of workcenter. Also, performance measure was used the mean tardiness and mean flow time that are used existing researches.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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