본 논문은 작업별 위치기반 지수학습 효과를 갖는 2-에이전트 단일기계 스케줄링 문제를 고려한다. 에이전트 A는 가중 완료 시간의 합을 최소화하며, 에이전트 B는 총소요시간에 대한 상한 값을 만족하는 조건을 갖는다. 본 연구에서는 먼저 우수해/가능해에 대한 특성을 개발하고, 이를 이용하여 최적 해를 찾기 위한 분지한계 알고리즘을 설계한다. 또한 근사 최적 해를 구하기 위해 6가지 다른 초기해 생성 방법을 이용한 시뮬레이티드 어닐링 알고리즘을 제안한다. 수치 실험을 통해 제안된 알고리즘의 우수한 성능을 검증한다. 실험 결과, 다른 초기해 생성 방법들 간에는 %errors 차이가 유의하게 발생하지 않았으며, 에이전트 A의 작업 순서를 무작위로 생성할 때 성능이 좋아짐을 발견하였다. 반면에, 에이전트 B의 초기해 생성 방법은 성능에 영향을 미치지 않았다.
This paper discusses a brcriterion approachto sequencing with time/cost trade-offs. The first problem is to minimize the total flow time and the maximum tardiness. And second is to the maximum tardiness and resource allocation costs. This approach , which produces an efficient frontier of possible schedules, has the advantage that it does not require the sequencing criteria to be measurable in the same units as the resource allocation cost. The basic single machine model is used to treat a class of problems in which the sequencing objective is to minimize the maximum completion penalty. It is further assumed that resource allocation costs can be represented by linear time/cost function.
In this paper, we present a distribution planning method for a supply chain. Like a typical distribution network of manufacturing firms, we have the form of arborescence. To consider more realistic situation, we investigated that an outside supplier has limited capacity. The customer demands are given in deterministic form in finite number of discrete time periods. In this environment, we attempt to minimize the total costs, which is the sum of inventory holding and backorder costs over the distribution network during the planning horizon. To make the best of the restricted capacity, we propose the look-ahead feature. For looking ahead, we convert this problem into a single machine scheduling problem and utilize tabu search approach to solve it. Numerous simulation tests have shown that the proposed algorithm performs quite well.
We consider a nonpreemptive single-machine scheduling problem to minimize the mean squared deviation(MSD) of job completion times about a common due date d with a maximum tardiness constraint, i.e., maximum tardiness is less than or equal to the given allowable amount, .DELTA.(MSD/T$_{max}$ problem). We classify the .DELTA.-unconstrained cases in the MSD/T$_{max}$ problem. We provide bounds to discern each case for the problem. It is also shown that the .DELTA.-unconstrained MSD/T$_{max}$ problem is equivalent to the unconstrained MSD problem and the tightly .DELTA.-constrained MSD/T$_{max}$ problem with n jobs and a maximum allowable tardiness .DELTA. can be converted into the constrained MSD problem with a common due date .DELTA. and n-1 jobs. Finally, the solution procedure for MSD/T$_{max}$ problem is provided. provided.
본 연구에서는 생산능력의 제한이 있는 다계층(multi-echelon) 공급사슬에서의 효과적인 분배계획수립을 목적으로 한다. 수요 정보는 계획 기간(planning horizon) 동안 확정적인 형태로 주어지고 이러한 상황 하에서 전체 공급사슬에서 발생하는 재고유지 비용(holding cost)과 재고이월 비용(backorder cost)의 합을 최소화하는 분배 문제의 해법을 제시하고자 한다. 본 연구에서는 총비용을 최소화하는 각 노드별 분배량을 결정하기 위해서 look-ahead 기법을 사용한다. Look-ahead 기법을 통해 분배 계획 수립 시 해당 기간의 수요 정보뿐만 아니라 미래 수요를 함께 반영함으로써 생산능력 제한에 효과적으로 대처할 수 있도록 하였다. Look-ahead 기법을 적용하기 위해 본 문제를 단일 기계 일정계획(single machine scheduling) 문제로 전환하고 이에 대한 효율적인 발견적 기법을 제시한다. 또한 제안된 발견적 기법의 성능을 평가하기 위해 다양한 실험 조건하에서 제안된 알고리듬과 기존의 미래 수요를 고려하지 않는 계층 재고 정책(echelon stock policy)의 결과를 비교하여 본 연구의 우수성을 입증하였다.
In this paper, we present a modeling approach to production planning for an actual production line and a heuristic method. We also illustrate the successful implementation of the proposed method on the production line. A heuristic algorithm called the push-back algorithm was designed for a single machine earliness/tardiness production planning with distinct due date. It was developed by combining a minimum slack time rule and shortest processing time rule with a push-back procedure. The results of a numerical experiment on the heuristic's performance are presented in comparison with the results of IBM ILOG CPLEX. The proposed algorithm was applied to an actual case of production planning at Woongjin Chemical, a leading manufacturer of filter products in South Korea. The seven-month execution of our algorithm led to a 24.5% decrease in the company's inventory level, thus demonstrating its practicality and effectiveness.
본 연구에서는 단일 공정의 생산시스템을 대상으로 n개 작업에 있어서의 시간/비용의 트레이드-오프에 있어서 작업순서의 평가기준과 자원할당 비용의 평가기준을 동시에 고려한 2목적 스케쥴링 문제들을 제안한다. 우선 가공작업의 총체류시간(total flow time)과 납기(due date)의 평가기준에 관한 2목적의 유효스케쥴을 구하는 해법을 제안한다. 그리고 이러한 평가기준과 이에 관련된 자원할당의 비용을 동시에 최소화하는 2목적의 해법을 제안한다.
본 연구에서는 웨이퍼의 식각, 세정, 연마 공정에 사용되는 매엽식 세정장비의 동작순서의 시뮬레이션과 단위 시간당 처리량 측정 방법에 대해 연구한다. 유한상태기계를 바탕으로 스케쥴링 알고리즘에 따른 로봇의 상태를 정의하여 시뮬레이션 모델을 구축하였으며, 이에 따른 시뮬레이션 수행을 통해 세정장비의 시간당 처리량을 측정하였다. 본 연구에서 제시한 시뮬레이션 기법을 통해 레시피와 로봇의 동작속도에 따라 세정장비의 단위시간당 처리량을 측정하고, 처리량을 극대화 할 수 있는 레시피와 로봇의 동작순서를 찾아낼 수 있다.
The system under study is a single item, multi-echelon distribution system with a capacitated production facility. All the nodes at the downstream ends are demand-sites, i.e., ordered items are delivered to the customers from the node. Also any transshipment depots in the midstream can be demand-sites as well. For a given planning period, at each of demand-site, demand is forecasted and known. Our objective is to minimize the average system cost per period which is the sum of holding and backorder costs in the entire network. Due to the capacity restrictions, it is difficult to establish efficient distribution planning. To overcome such a difficulty and obtain a reasonable and better solution, we convert this problem into a single machine earliness and weighted tardiness scheduling. We propose a simple but cost-effective heuristic for this problem. The experimental results showed that the proposed heuristic obtained much better solutions compared with another approach.
This paper considers a single machine rescheduling problem whose original (efficiency related) objective is minimizing makespan. We assume that disruptions such as order cancelations and newly arrived orders occur after the initial scheduling, and we reschedule this disrupted schedule with the objective of minimizing a disruption related objective while preserving the original objective. The disruption related objective measures the impact of the disruptions as difference of completion times in the remaining (uncanceled) jobs before and after the disruptions. The artificial due dates for the remaining jobs are set to completion times in the original schedule while newly arrived jobs do not have due dates. Then, the objective of the rescheduling is minimizing the maximum earliness without tardiness. In order to preserve the optimality of the original objective, we assume that no-idle time and no tardiness are allowed while rescheduling. We first define this new problem and prove that the general version of the problem is unary NP-complete. Then, we develop three simple but intuitive heuristics. For each of the three heuristics, we find a tight bound on the measure called modified z-approximation ratio. The best theoretical bound is found to be 0.5 - ${\varepsilon}$ for some ${\varepsilon}$ > 0, and it implies that the solution value of the best heuristic is at most around a half of the worst possible solution value. Finally, we empirically evaluate the heuristics and demonstrate that the two best heuristics perform much better than the other one.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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