Biomass to methane via anaerobic digestion conversion is a good supply method of substitutable energy resources. The economic viability of this technology is contingent upon managing the production facilities in a cost effective manner. The problem is to determine the batch production sequence as well as the batch residence times in the digester so as to maximize total gas production over a given planning horizon. The problem is difficult to solve since the batch sequencing decisions and the batch residence time decisions cannot be isolated. This paper developes a heuristic algorithm which is based on a dynamic programming procedure for the multiple feedstock sequencing and scheduling biogas production systems and demonstrates to yield good results.
Optimal layer sequencing of a multi-layered acoustical foam is solved to maximize its sound transmission loss. A foam consisting of air and poroelastic layers can be optimized when a limited amount of a poroelastic material is allowed. By formulating the sound transmission loss maximization problem as a one dimensional topology optimization problem, optimal layer sequencing and thickness were systematically found for several frequencies. For optimization, the transmission losses of air and poroelastic layers were calculated by the transfer matrix derived from Biot's theory. By interpolating five intrinsic parameters among several poroelastic material parameters, dear air-poroelastic layer distributions were obtained; no filtering or post-processing was necessary. The optimized foam layouts by the proposed method were shown to differ depending on the frequency of interest.
This paper presents a new method that can efficiently solve the integrated problem of line balancing and model sequencing in mixed-model U-lines (MMULs). Balancing and sequencing problem are important for an efficient use of MMULs and are tightly related with each other. However, in almost all the existing researches on mixedmodel production lines, the two problems have been considered separately. In 1his research, an endosymbiotic evolutionary algorithm, which is a kind of evolutionary algorithm, is adopted as a methodology in order to solve the two problems simultaneously. Some evolutionary search capability, rapidity of convergence and population diversity. The proposed algorithm is compared with the existing evolutionary algorithm in terms of solution quality. The experimental results confirm the effectiveness of our approach.
The sequence which minimizes overall utility work in car assembly lines reduces the cycle time, the number of utility workers, and the risk of conveyor stopping. This study suggests mathematical formulation of the sequencing problem to minimize overall utility work, and present a genetic algorithm which can provide a near optimal solution in real time. To apply a genetic algorithm to the sequencing problem in car assembly lines, the representation, selection methods, and genetic parameters are studied. Experiments are carried out to compare selection methods such as roullette wheel selection, tournament selection and ranking selection. Experimental results show that ranking selection method outperforms the others in solution quality, whereas tournament selection provides the best performance in computation time.
This paper considers the sequencing of products in car assembly lines under Just-In-Time systems. Under Just-In-Time systems, the most important goal for the sequencing problem is to keep a constant rate of usage every part used by the systems. In this paper, tabu search technique for this problem is proposed. Tabu search is a heuristic method which can provide a near optimal solution in real time. The performance of proposed technique is compared with existing heuristic methods in terms of solution quality and computation time. Various examples are presented and experimental results are reported to demonstrate the efficiency of the technique.
An Automated Storage/Retrieval Systems(AS/RS) has been gradually emphasized because of the change of production and distribution environment. This paper develops algorithm and Shortest Distance Model that can reduce the traveling time of a stacker crane for efficient operation of AS/RS. In order to reduce the traveling time of a stacker crane, we determine the order processing and then the sequencing of storage/retrieval for each item. Order processing is determined based on the SPT(Shortest Processing Time) concept considering a criterion of retrieval coordinate. The sequencing of storage/retrieval is determined based on the Shortest Distance Model by using a modified SPP(Shortest Path Problem) of network problem. A numerical example is provided to illustrate the developed algorithm and Shortest Distance Model.
This paper presents a new method that can efficiently solve the integrated problem of line balancing and model sequencing in mixed-model U-lines (MMULs). Balancing and sequencing problems are important for an efficient use of MMULs and are tightly related with each other. However, in almost all the existing researches on mixed-model production lines, the two problems have been considered separately. A genetic algorithm for balancing and sequencing in mixed-model U line is proposed. A presentation method and genetic operators are proposed. Extensive experiments are carried out to analyze the performance of the proposed algorithm. The computational results show that the proposed algorithm is promising in solution quality.
This paper considers a scheduling problem in a flexible job shop with a reconfigurable manufacturing cell. The flexible job shop has both operation and routing flexibilities, which can be represented in the form of a multiple process plan, i.e. each part can be processed through alternative operations, each of which can be processed on alternative machines. The scheduling problem has three decision variables: (a) selecting operation/machine pairs for each part; (b) sequencing of parts to be fed into the reconfigurable manufacturing cell; and (c) sequencing of the parts assigned to each machine. Due to the reconfigurable manufacturing cell's ability of adjusting the capacity, functionality and flexibility to the desired levels, the priority scheduling approach is proposed in which the three decisions are made at the same time by combining operation/machine selection rules, input sequencing rules and part sequencing rules. To show the performances of various rule combinations, simulation experiments were done on various instances generated randomly using the experiences of the manufacturing experts, and the results are reported for the objectives of minimizing makespan, mean flow time and mean tardiness, respectively.
This paper is concerned with a sequencing problem in mixed model assembly lines, which is important to efficient utilization of the lines. In the problem, we deal with the two objectives of minimizing the risk of stoppage and leveling part usage, and consider sequence-dependent setup time. In this paper, we present a genetic algorithm(GA) suitable for the multi-objective optimization problem. The aim of multi-objective optimization problems is to find all possible non-dominated solutions. The proposed algorithm is compared with existing multi-objective GAs such as vector evaluated GA, Pareto GA, and niched Pareto GA. The results show that our algorithm outperforms the compared algorithms in finding good solutions and diverse non-dominated solutions.
정형화된 교육 절차에 따라 학습을 수행하고 종료하는 방식의 e-learning으로는 학습자의 수준에 맞는 적절한 교육을 제공하기 어렵다. 이와 같은 문제점을 해결하기 위해 SCORM에서는 학습 결과에 따라 학습 절차를 규정하는 시퀀싱을 활용하여 학습자의 수준에 맞는 적절한 교육을 제공한다. 일반적으로 시퀀싱 설계는 교수자나 학습 저작자가 담당하여 학습 프로그램을 규칙화한다. 그러나 정형화된 시퀀싱은 학습 집단이나 학습자의 특성을 반영하지 못하며, 잘못된 시퀀싱이 설계되었을 경우에 학습자들이 불필요한 재학습을 수행해야 한다. 본 논문에서는 이와 같은 문제점을 해결하기 위해 동적 시퀀싱을 적용한 학습 평가 자동화 시스템을 제안한다. 동적 시퀀싱에서는 학습자들의 평가점수가 시퀀싱에서 활용하는 기준점수에 반영되어 기준점수를 동적으로 변화시킨다. 기준점수를 동적으로 변화시킴으로 시퀀싱은 학습 집단이나 학습자들의 수준에 맞게 동적으로 변화된다. 본 논문에서는 몇 가지 실험을 통하여 제안한 동적 시퀀싱을 적용한 학습 평가 자동화 시스템이 학습 집단이나 학습자의 수준에 적합한 교육 절차를 제공함을 보였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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