Purpose: This study deals with a production planning and scheduling problem to minimize the total weighted tardiness on hybrid flow shop with sets of non-identical parallel machines on stages, where parallel machines in the set are dedicated to perform specific subsets of jobs and sequence-dependent setup times are also considered. Methods: A two-stage approach, that applies MILP model in the 1st stage and dispatching rules in the 2nd stage, is proposed in this paper. The MILP model is used to assign jobs to a specific machine in order to equalize the workload of the machines at each stage, while new dispatching rules are proposed and applied to sequence jobs in the queue at each stage. Results: The proposed two-stage approach was implemented by using a commercial MILP solver and a commercial simulation software and a case study was developed based on the spark plug manufacturing process, which is an automotive component, and verified using the company's actual production history. The computational experiment shows that it can reduce the tardiness when used in conjunction with the dispatching rule. Conclusion: This proposed two-stage approach can be used for HFS systems with dedicated machines, which can be evaluated in terms of tardiness and makespan. The method is expected to be used for the aggregated production planning or shop floor-level production scheduling.
본 논문은 마감시간을 가지는 병렬 태스크들을 스케줄하는 문제를 다룬다. 특히, 가단성 태스크, 다시 말해서, 수행시간이 수행 머신들의 개수의 함수로 주어지는 태스크를 다룬다. 스케줄링 알고리즘의 목표는 마감시간 안에 수행을 끝마친 태스크들의 작업량의 합을 최대화하는 것이다. 이 문제는 NP-hard 문제로 알려져 있다. 따라서, 근사 알고리즘을 찾으려하고, 알고리즘의 성능은 최적 알고리즘 성능과의 비, 다시 말해서, 근사비를 구해서 분석한다. 특히, 본 논문에서는 알고리즘이 최적 알고리즘보다 많은 자원, 즉, 보다 많은 머신들을 가지는 경우에 근사비를 구할 것이다. 이것은 자원추가분석이라고 불린다. 본 논문은 최적 알고리즘보다 1.5배의 머신들을 사용해서 3.67의 근사비를 보장하는 스케줄링 알고리즘을 제안한다.
In this paper, a load balancing problem among operators is considered, when one or more machines can be assigned to an operator. The machines are grouped into two types and there are more than one machines in each group. The type of machine in which a job can be processed, is determined. However, an operator can handle both types of machine. The elementary operations of a job are classified into three classes : machine-controlled elements, operator-controlled elements and machine/operator- controlled elements. The objective is to balance the workloads among operators under the constraints of available machine-time and operator-time. A heuristic solution procedure is suggested for allocating jobs to machines and allocating machines to operators. The performance of the algorithm is evaluated with various data set.
Do, Xuan Huyen;Ha, Viet Hai;Tran, Van Long;Renault, Eric
ETRI Journal
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제43권5호
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pp.825-834
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2021
Based on its simplicity and user-friendly characteristics, OpenMP has become the standard model for programming on shared-memory architectures. Checkpointing-aided parallel execution (CAPE) is an approach that utilizes the discontinuous incremental checkpointing technique (DICKPT) to translate and execute OpenMP programs on distributed-memory architectures automatically. Currently, CAPE implements the OpenMP execution model by utilizing the DICKPT to distribute parallel jobs and their data to slave machines, and then collects the results after executing these distributed jobs. Although this model has been proven to be effective in terms of performance and compatibility with OpenMP on distributed-memory systems, it cannot fully exploit the capabilities of multicore processors. This paper presents a novel execution model for CAPE that utilizes two levels of parallelism. In the proposed model, we add another level of parallelism in the form of multithreaded processes on slave machines with the goal of better exploiting their multicore CPUs. Initial experimental results presented near the end of this paper demonstrate that this model provides significantly enhanced CAPE performance.
In this paper, we study the problem of parallel machine scheduling considering the moving time of multiple servers. The parallel machine scheduling is to assign jobs to parallel machines so that the total completion time(makespan) is minimized. Each job has a setup phase, a processing phase and a removal phase. A processing phase is performed by a parallel machine alone while a setup phase and a removal phase are performed by both a server and a parallel machine simultaneously. A server is needed to move to a parallel machine for a setup phase and a removal phase. But previous researches have been done under the assumption that the server moving time is zero. In this study we have proposed an efficient algorithm for the problem of parallel machine scheduling considering multiple server moving time. We also have investigated experimentally how the number of servers and the server moving time affect the total completion time.
We present a domain decomposition algorithm for solving large sparse linear systems of equations arising from queuing networks. Such techniques are attractive since the problems in subdomains can be solved independently by parallel processors. Many of the methods proposed so far use some form of the preconditioned conjugate gradient method to deal with one large interface problem between subdomains. However, in this paper, we propose a "nested" domain decomposition method where the subsystems governing the interfaces are small enough so that they are easily solvable by direct methods on machines with many parallel processors. Convergence of the algorithms is also shown.lso shown.
This study deals with an Excel-based scheduling system for a small and medium sized manufacturing factory without sufficient capability for managing full-scale information systems. The factory has the bottleneck with identical machines and unique batching characteristics. The scheduling problem is formulated as a variation of the parallel-machine scheduling system. It can be solved by a two-phase method: the first phase with an ant colony optimization (ACO) heuristic for order grouping and the second phase with a mixed integer programming (MIP) algorithm for scheduling groups on machines.
This paper describes a scheduling support system for a plant where the machine environment may be modeled as non-identical parallel machine lines (NPML). That is, there are a number of stages in series with various different-capability-machines at each stage. Arriving continuously are jobs with their specific due dates, processing times and candidate processing machines. We’ve developed a real-time scheduling module in conjunction with a supporting production information system which supplies necessary data to the module. This scheduling module is one of the 9 modules in this system, and is composed of both a scheduling interface and a production monitoring interface. This module allows users to generate many candidate schedules by selecting their business policies. The selective arguments which are available consist of allocation costs, batch sizes and machine selection intervals. They are now being implemented at a powder metallurgy plant.
This paper considers the parallel machines scheduling problem characterized as a multi-objective combinatorial problem. As this problem belongs to the NP-complete problem, genetic algorithms are applied instead of the traditional analytical approach. The purpose of this study is to show how the problem can be effectively solved by using genetic algorithms with a permutation approach. First, a permutation representation which can effectively represent the chromosome is introduced for this problem . Next, a schedule builder which employs the combination of scheduling theories and a simple heuristic approach is suggested. Finally, through the computer experiments of genetic algorithm to test problems, we show that the niche formation method does not contribute to getting better solutions and that the PMX crossover operator is the best among the selected four recombination operators at least for our problem in terms of both the performance of the solution and the operational convenience.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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