refrigeration simulation algorithm
در نشریات گروه جغرافیا-
در این مقاله، زمانبندی تولید کار کارگاهی در شرایطی که انجام عملیات ها دارای زمان های احتمالی هستند، مورد بررسی قرار گرفته است. یک مدل ریاضی به همراه رویه حل آن، برای تعیین زمانبندی سیستم های تولید کار کارگاهی با هدف از بین بردن این نقاط ضعف و درنظر گرفتن شرایط تولیدی بصورت احتمالی و همچنین کاهش هزینه های چندگانه تولیدی ارایه شده است. برای بدست آوردن یک جواب مناسب در یک زمان توجیه پذیر، یک رویه حل تلفیقی بر اساس مدل شبکه عصبی به منظور ایجاد جواب موجه اولیه و الگوریتم Annealing Simulatedبه منظور بهبود عملکرد و کیفیت جواب اولیه و ایجاد جواب بهینه/ نزدیک به بهینه ارایه شده است. برای ارزیابی این روش، چند مساله زمانبندی تولید کار کارگاهی متفاوت حل شده و جواب های بدست آمده با نرم افزار لینگو به عنوان حد پایین مقایسه شده است. نتایج محاسباتی دو روش نشان دهنده عملکرد مناسب الگوریتم پیشنهادی تحت شرایطی است که مقدار پارامترهای ورودی افزایش می یابد یا به عبارت دیگر مساله بزرگ می باشد. به منظور افزایش انعطاف پذیری در کاربرد الگوریتم فوق در شرایط واقعی صنعت، اعداد احتمالی براساس سه توزیع نرمال/ یکنواخت و نمایی از زمان انجام پردازش، به صورت تصادفی تولید می شوند. در عین حال مدل فوق توسط نرم افزارlingo6 برنامه نویسی شده است. در انتها مقایسه نتایج حاصل از حل مثال های نمونه، بهبودهای موثری را در جواب های بدست آمده از روش ابتکاری نشان می دهد
کلید واژگان: زمانبندی کارگاهی، الگوریتم شبیه سازی تبرید، شبکه عصبیIn this paper, the production schedule of workshop work in the conditions where the operations have probable times has been studied. A mathematical model with a solution procedure has been proposed to determine the scheduling of workshop production systems with the aim of eliminating these weaknesses and considering possible production conditions as well as reducing multiple production costs. To obtain a suitable answer in a justifiable time, an integrated solution procedure based on the neural network model to generate the initial justified answer and the Annealing Simulated algorithm to improve the performance and quality of the initial answer and to create the optimal / near-optimal solution are presented. To evaluate this method, several different workshop production scheduling problems have been solved and the obtained answers have been compared with Lingo software as a low limit. The computational results of the two methods show the proper performance of the proposed algorithm under conditions where the value of input parameters increases or in other words is a big problem. In order to increase the flexibility in applying the above algorithm in real industry conditions, probabilistic numbers based on three normal / uniform distributions and exponential of processing time are generated randomly. At the same time, the above model is programmed by lingo6 software. Finally, the comparison of the results obtained by solving the sample examples shows effective improvements in the answers obtained from the innovative method
Keywords: workshop schedule, refrigeration simulation algorithm, Neural Network
- نتایج بر اساس تاریخ انتشار مرتب شدهاند.
- کلیدواژه مورد نظر شما تنها در فیلد کلیدواژگان مقالات جستجو شدهاست. به منظور حذف نتایج غیر مرتبط، جستجو تنها در مقالات مجلاتی انجام شده که با مجله ماخذ هم موضوع هستند.
- در صورتی که میخواهید جستجو را در همه موضوعات و با شرایط دیگر تکرار کنید به صفحه جستجوی پیشرفته مجلات مراجعه کنید.