Skoči na glavni sadržaj

Izvorni znanstveni članak

https://doi.org/10.17559/TV-20151121212910

Integracija projektiranja tehnoloških procesa i planiranja primjenom genetičkih algoritama

Imran Ali Chaudhry orcid id orcid.org/0000-0001-6726-0753 ; Department of Industrial Engineering, College of Engineering, University of Hail, Ha’il, Saudi Arabia
Muhammad Usman orcid id orcid.org/0000-0003-4596-0550 ; Department of Industrial Engineering, College of Engineering, University of Hail, Ha’il, Saudi Arabia


Puni tekst: hrvatski pdf 474 Kb

str. 1401-1409

preuzimanja: 1.180

citiraj

Puni tekst: engleski pdf 474 Kb

str. 1401-1409

preuzimanja: 443

citiraj


Sažetak

Projektiranje tehnoloških procesa i planiranje predstavljaju dvije najvažnije funkcije svakog proizvodnog procesa. Tradicionalno se one smatraju dvjema odvojenim funkcijama. U ovom se radu predlaže Genetički Algoritam (GA) za integraciju ovih aktivnosti, gdje se simultano odvija izbor najboljeg tehnološkog procesa i vremenski plan poslova u pogonu. U radu se za rješavanje te vrste problema predstavlja pristup zasnovan na proračunskoj tablici neovisnog područja. U modelu se razmatraju odnosi prvenstva u izvođenju poslova na temelju kojih se donosi implicitno predstavljanje mogućih planova za izvršenje svakog posla. Zbog provjere izvršenja i ostvarivosti predstavljenog pristupa, predloženi se algoritam provjeravao na nizu referentnih problema prilagođenih iz ranije objavljene literature. Eksperimentalni rezultati pokazuju da se predloženim pristupom mogu učinkoviti postići optimalna ili njima blizu rješenja za probleme prilagođene iz literature. Također je pokazano da predloženi algoritam ima opću namjenu i može se primijeniti za optimizaciju bilo koje objektivne funkcije bez promjene modela ili osnovne GA rutine.

Ključne riječi

integracija projektiranja tehnoloških proces i planiranja (IPPS); genetički algoritami; radna mjesta

Hrčak ID:

188236

URI

https://hrcak.srce.hr/188236

Datum izdavanja:

25.10.2017.

Podaci na drugim jezicima: engleski

Posjeta: 3.079 *