To make a scheduling for minimizing the tardiness of delivery, we present an efficient heuristic algorithm for job-shop scheduling problems with due dates. The SDME(Slack Degree Modified Exchange) algorithm, which is the proposed heuristic algorithm, carries out the operation in two phases. In the phase 1, a dispatching rule is employed to generate an active or non-delay initial schedule. In the phase 2, tasks selected from a predetermined set of promising target operations in the initial schedule are tested to ascertain whether, by left-shifting their start times and rearranging some subset of the remaining operations, one can reduce the total tardiness. In the numerical example, the results indicate that the proposed SDME algorithm is capable of yielding notable reductions in the total tardiness for practical size problems.
In this paper, we Propose the Job-Pair Comparison (JPC) rule to minimize total tardiness in a single machine. For this purpose we derive conditional expression to choose the desirable job sequence. We also prove the transitivity of JPC rule, to prevent cycle and to decrease the complexity of comparison.
This paper proposes an algorithm for the Unrelated Parallel Machine Scheduling Problem(UPMSP) without setup times, aiming to minimize total tardiness. As an NP-hard problem, the UPMSP is hard to get an optimal solution. Consequently, practical scenarios are solved by relying on operator's experiences or simple heuristic approaches. The proposed algorithm has adapted two methods: a policy network method, based on Transformer to compute the correlation between individual jobs and machines, and another method to train the network with a reinforcement learning algorithm based on the REINFORCE with Baseline algorithm. The proposed algorithm was evaluated on randomly generated problems and the results were compared with those obtained using CPLEX, as well as three scheduling algorithms. This paper confirms that the proposed algorithm outperforms the comparison algorithms, as evidenced by the test results.
본 연구는 반도체 제조공정에서 사용되는 단일 Burn-In oven에서의 Total weighted earliness와 Tardiness를 최소화하기 위한 생산 스케줄링을 결정하는 문제를 다룬다. 본 연구에서는 모든 작업은 상시에 시작가능하고 각각은 서로 다른 가중치를 가지고 있다고 가정하였다. 일반적으로 단일 Burn-In oven은 다양한 작업들이 동시에 가능한 Batch processing 기계이다. 따라서 다양한 작업들로 구성된 하나의 Batch의 Processing time은 그 Batch 내에 있는 가장 긴 Processing time을 가지는 작업에 의해 결정된다. 본 연구에서 Batch size는 미리 결정되지 않은 상황이라고 가정한 후, 최적의 Batch 개수와 작업의 순서를 결정하기 위해 유전자 알고리즘을 적용하였다. 수리적 예제를 통해서 다양한 접근방법의 성능들을 비교한 결과, 유전자 알고리즘이 Total weighted earliness와 Tardiness를 최소화하는데 가장 뛰어난 성능을 가지고 있음을 알 수 있다.
This paper considers identical parallel machine scheduling problem. Each job has a processing time. due date. weight and family type. If a different type of job is followed by prior job. a family setup is incurred. A two phased heuristic is presented for minimizing the sum of weighted tardiness. In the first phase. using roiling horizon technique. group each job into same family and schedule each family. In the second phase. assign each job to machines using schedule obtained in the first phase. Extensive computational experiments and comparisons among other algorithms are carried out to show the efficiency of the proposed algorithm.
A group scheduling problem, which is production scheduling problem associated with the concept of group technology, is studied under due date constraints in multi-stage manufacturing systems. The purpose of this paper is to develop and evaluate a practical heuristic procedure for determining group sequence and job sequence within each group to minimize total tardiness in multi-stage manufacturing systems. A heuristic algorithm has been developed by introducing the concept of relative measures of job tardiness and group tardiness for job sequencing and group sequencing, respectively. A numerical example is shown to illustrate the proposed procedure. The heuristic algoirthm is tested by comparisons with problems with known optimal solutions and also with random group schedules for a set of large-size problems. Results indicate that the proposed heuristic algorithm provides good solutions with small computational requirements, and thus is viable for large size problems in practice.
This paper deals with the order release problem for minimizing weighted earliness and tardiness as well as Work In Process (WIP) in dynamic job shop environments. A newly designed hierarchical order release mechanism is developed for efficient real-time control of the earliness/tardiness and WIP. The hierarchical order release mechanism consists of the order release plan and the order release control which is composed of two procedures. The experimental results show that the proposed order release mechanism is superior to other four order release mechanisms under overall simulation conditions of utilization rate, due-date allowances, and earliness/tardiness cost structures. In addition, the difference of total cost among the four dispatching rules is much more reduced in the proposed order release mechanism than in other release mechanisms.
This paper addresses scheduling heuristics for an assembly job-shop that includes at least an assembly process throughout its processes. The assembly job shop has certain characteristics not only considering the precedence relationship between the processes but also considering the processing progress between the parts. In addition, it probably presents a different processing time for the same product according to the order of processes and the point of workable time, due to the difference in the availability of equipments. The paper proposes several priority-based dispatching rules that consider these characteristics of the assembly job-shop, aiming to minimize the total tardiness of products in the shop floor. Computational tests showed that job due date based priority rules significantly outperform existing priority rules in terms of total tardiness.
This paper considers the problem of scheduling a set of n jobs on m parallel machines to minimize total weighted tardiness. For the problem a genetic algorithm is proposed, in which solutions are encoded using the random key method suggested by Bean and new crossover operators are employed to increase performance of the algorithm. The algorithm is compared with the Modified Due-Date (MDD) algorithm after series of tests to find appropriate values for genetic parameters. Results of computational tests on randomly generated test problems show that the suggested algorithm performs better than the MDD algorithm and gives good solutions in a reasonable amount of computation time.
This paper deals with a batch processor model in which the batch processing times depend on the jobs assigned to the batch. Each job has a distinct processing time which is determined as not the exact value but the range from the lower limit to the upper, which makes it possible to group several jobs into the same batch. In point of this flexibility our model can be referred to as the generalization of the bum-in model in which the upper limit of each job is unbounded. The jobs to be scheduled may be available nonsimultaneously. Therefore they have different ready times. We develop the model to describe the problem situation and the heuristic methods to minimize the total tardiness. And our batching rule is compared with other dispatching ones.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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