This paper considers a scheduling problem for a hybrid flowshop with dynamic order arrival. A hybrid flowshop is an extended form of a flowshop, which has serial stages like a flowshop but there can be more than one machine at each stage. In this paper, we propose a new method for the problem of scheduling with the objective of minimizing mean tardiness of orders which arrive at the shop dynamically. The proposed method is based on the list scheduling approach, however we use a more sophisticated method to prioritize lots unlike dispatching rule-based methods. To evaluate the performance of the proposed method, a simulation model of a hybrid flowshop-type production system is constructed. We implement well-known dispatching rules and the proposed methods in the simulation model. From a series of simulation tests, we show that the proposed methods perform better than other methods.
Utilizing the simulation approaches, the dynamic production scheduling system FOLS(Flexible flowshop On-Line Simulation) is developed under the flexible flowshop environment. When an interruption such as machine failure/recovery is occurred at the shop floor, the FOLS system performs evaluations for job selection rule oriented alternatives, and generates a dynamic production schedule based on the collected current shop floor data. For the case study, the FOLS system is applied to the printed circuit card assembly(PCCA) line and simulation results are reported.
This paper improves algorithms for an assembly-type flowshop scheduling problem in which each job is to assemble two types of components and makespan is the objective measure. For the assembly, one type of the components is outsourced with job-dependent lead time but the other type is fabricated in-house. When both components for a job are prepared, the assembly operation for the job can be started. This problem had been proved to be NP-Complete, so branch-and-bound (B&B) and heuristic algorithms have already been developed. In this paper, we suggest other dominance rules, lowerbound and heutistic algorithms. Also, we develop a new B&B algorithm using these improved bound and dominance rules. The suggested heuristics and B&B algorithm are compared with existing algorithms on randomly-generated test problems.
This paper considers an assembly-type flowshop scheduling problem in which each job is assembled with two types of components. One type of the components is outsourced with positive lead time but the other type is fabricated in-house at the first stage. The two types of the components should be prepared at the first stage before starting the assembly operation for each job at the second stage. The objective is to schedule the jobs so that the makespan is minimized. Some solution properties and lower bounds are derived and incorporated into a branch and bound algorithm. Also, an efficient heuristic is developed. The performances of the proposed branch and bound algorithm and heuristic are evaluated through computational experiments.
A modified simulated annealing algorithm is proposed and applied to the permutation flowshop scheduling with the makespan objective. Based on the job deletion and insertion method, a newly defined Max-min perturbation scheme is proposed to obtain a better candidate solution in the simulated annealing process. The simulation experiments are conducted to evaluate the effectiveness of the proposed algorithm against the existing heuristics and results are reported.
In this paper, we consider a two-machine re-entrant permutation flowshop scheduling problem with the objective of minimizing total flowtime, and suggest branch and bound algorithms for the scheduling problem. In this scheduling problem, each job must be processed twice on each machine, that is, each job should be processed on the two machines in the order of machine 1, machine 2 and then machine 1 and machine 2. In this research, based on the results of existing researches for re-entrant permutation flowshop scheduling problems, various dominance properties, lower bound and heuristic algorithm are suggested for the problem, and those are used to develop branch and bound algorithms. In the computational experiments for evaluation of the performance of the algorithms, the suggested branch and bound algorithms are tested on randomly generated test problems and results are reported.
This paper considers a 2-stage assembly flowshop scheduling problem where each job is completed by assembling multiple components. The problem has the objective measure of minimizing total completion time. The problem is shown to be NP-complete in the strong sense. Thus, we derive some solution properties and propose three heuristic algorithms. Also, a mixed-integer programming model is developed and used to generate a lower bound for evaluating the performance of proposed heuristics. Numerical experiments demonstrate that the proposed heuristics are superior over those of previous research.
This paper is concerned with software developments for scheduling and sequencing of FMS. The scheduling algorithms are developed for 3 types of FMS:single machine type FMS, flowshop type FMS. assembly line type FMS. For the single machine type FMS. full enumeration algorithm is used. For the flowshop type FMS heuristic algorithms are developed. For the assembly type FMS the exsisting PERT/CPM algorithm is applied. Numerical examples are presented for illustration of each algorithm. Each soft ware program list are attached as appendices.
This paper considers a scheduling problem in a two-machine flowshop with outsourcing strategy incorporated. The jobs can be either processed in the first machine or outsourced to outside subcontractors. This paper wants to determine which jobs to be processed in-house and which jobs to be outsourced. If any job is decided to be outsourced, then an additional outsourcing cost is charged The objective of this paper is to minimize the sum of scheduling cost and outsourcing cost under a budget constraint. At first this paper characterizes some solution properties, and then it derives solution procedure including DP (Dynamic Programming) and B&B (Branch-and-Bound) algorithms and a greedy-type heuristic. Finally the performance of the algorithms are evaluated with some numerical tests.
In this paper, we study flowshop scheduling problems with availability constraints. In such problems, n jobs have to be scheduled on m machines sequentially under assumption that the machines are unavailable during some periods of planning horizon. The objective of the problem is to find a non-permutation schedule which minimizes the makespan. As a solution procedure, we propose an improved genetic algorithm which utilizes a look-ahead schedule generator to find good solutions in a reasonable time Computational experiments show that the proposed genetic algorithm outperforms the existing genetic algorithm.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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