>
Fa   |   Ar   |   En
   مدلسازی و حل مسئله زمانبندی کار کارگاهی منعطف تحت محدودیت منابع دوگانه انسان و ماشین با درنظرگرفتن خرابی ماشین‌ آلات  
   
نویسنده صوفی پرهام ,یزدانی مهدی ,امیری مقصود ,ادیبی محمد امین
منبع تصميم گيري و تحقيق در عمليات - 1402 - دوره : 8 - شماره : 1 - صفحه:153 -175
چکیده    هدف: یکی از مهم ترین مسایل حوزه زمان‌بندی تولید که اخیرا بسیار موردتوجه محققان قرار گرفته است، مساله زمان‌بندی کار کارگاهی منعطف با منابع دوگانه محدود انسان و ماشین  (drcfjsp)است. برای مقابله با اختلال‌های غیرمنتظره مانند خرابی ماشین، باید برنامه زمان‌بندی کارها استوار باشد تا در صورت وقوع اختلال، برنامه زمانی دارای کارایی مناسبی باشد و از راه‌حل بهینه انحراف کمتری داشته باشد. لذا در این تحقیق، مساله زمان‌بندی کار کارگاهی منعطف با منابع دوگانه محدود انسان و ماشین با در نظر گرفتن سناریوهای محتمل خرابی ماشین‌ها یا اختلال در کارگاه موردمطالعه قرار می‌گیرد.روش‌شناسی پژوهش: در حل مساله موردمطالعه، نحوه واگذاری مارها به ماشین‌ها و توالی عملیات بر روی هر ماشین باید به‌گونه‌ای صورت پذیرد که تحت هر سناریوی محتمل، حداکثر زمان تکمیل کارها کمینه شود تا ترکیب وزنی مربوط به عملکرد سیستم در حالت متوسط، عملکرد سیستم در حالت بدبینانه، جریمه نقض قیود پنجره‌های زمانی موعدهای تحویل کارها و واریانس مقدار تابع هدف با توجه به سناریوهای مختلف بهینه باشد. به این منظور یک مدل برنامه‌ریزی تصادفی سناریو محور استوار (rssp) در قالب یک مدل برنامه‌ریزی خطی عدد صحیح مختلط برای این مساله ارایه گردیده است و به‌منظور اعتبار‌سنجی در ابعاد کوچک و متوسط به‌وسیله نرم‌افزار گمز حل شده است. با توجه به np-hard بودن این مساله، یک روش فراابتکاری مبتنی بر الگوریتم ژنتیک (ga) برای حل مسایل در ابعاد بزرگ ارایه شده است. همچنین، نتایج یک مطالعه موردی در شرکت البرز یدک مرتبط با مساله تحقیق در مقاله گزارش شده است.یافته‌ها: نتایج اجرای مدل rssp پیشنهادی نشان می‌دهد که نرم افزار گمز  قادر است که مسایل مذکور تا ابعاد متوسط را در یک زمان قابل قبول حل کند و به یک پاسخ کنترل شده و استوار دست یابد. همچنین نتایج عددی نشان‌دهنده عملکرد مناسب الگوریتم ga پیشنهادی به عنوان یک گزینه برای حل مدل rssp در مسایل با اندازه بزرگ است.اصالت/ارزش افزوده علمی: در این تحقیق، مساله drcfjsp  با در نظر گرفتن سناریوهای محتمل خرابی ماشین‌ها مورد مطالعه قرار می گیرد. همچنین در این مقاله یک مدل برنامه‌ریزی تصادفی سناریومحور استوار (rssp) در قالب قاعده برنامه ریزی خطی عدد صحیح مختلط و یک روش فراابتکاری برای مساله مورد نظر ارایه گردیده است.
کلیدواژه الگوریتم ژنتیک، برنامه‌ریزی تصادفی سناریو محور استوار، خرابی ماشین، زمان‌بندی کار کارگاهی منعطف، منابع دوگانه محدود انسان و ماشین
آدرس دانشگاه آزاد اسلامی واحد قزوین, گروه مهندسی صنایع, ایران, دانشگاه آزاد اسلامی واحد قزوین, گروه مهندسی صنایع, ایران, دانشگاه علامه طباطبایی, گروه مدیریت صنعتی, ایران, دانشگاه آزاد اسلامی واحد قزوین, گروه مهندسی صنایع, ایران
پست الکترونیکی maadibi.qiau@gmail.com
 
   modeling and solving dual resource constrained flexible job-shop scheduling problem considering machine breakdown  
   
Authors soofi parham ,yazdani mehdi ,amiri maghsoud ,adibi mohammad amin
Abstract    purpose: one of the most important issues in the field of production scheduling, which has recently received much attention from researchers, is dual resource constrained flexible job shop scheduling problem (drcfjsp). to deal with unexpected disruptions such as machine breakdowns, the job schedule must be robust so that in the event of a malfunction, the job schedule works properly and deviate less from the optimal solution. the purpose of this paper is to study the drcfjsp problem with possible scenarios of machine failure or workshop disruption.methodology: in solving the under-studied problem, the assignment of jobs and the sequence of operations on each machine should be done in such a way that under any possible scenario, the maximum completion time is minimized so that the weight combination of system performance in average mode, system performance in worst mode, the penalty for violating the time window constraints of the due dates and the variance of the objective function value is optimal according to different scenarios. for this purpose, a robust scenario-based stochastic programming (rssp) model based on a mixed integer linear programming model has been presented for this problem and has been solved by gams software for validation in small and medium-sized problems. also, due to the np-hard nature of this problem, a meta-heuristic method based on genetic algorithm (ga) is proposed for solving the large-sized problems. also, the results of a case study in alborz yadak company related to the problem of the research are reported in the article.findings: the results of the proposed rssp model indicate that gams software is able to solve these problems up to medium sizes in an acceptable time and achieve a controlled and robust solution. numerical results also show the proper performance of the proposed ga as an alternative to solve the rssp model in the large-sized problems.originality/value: in this paper, drcfjsp problem is studied with possible scenarios of machine failure or disruption in the workshop. also, a rssp model according to the mixed integer linear programming formulation and a meta-heuristic algorithm have been presented for mentioned problem in this article.
Keywords flexible job-shop scheduling ,dual-resource constrained ,machine breakdown ,robust scenario-based stochastic programming ,genetic algorithm
 
 

Copyright 2023
Islamic World Science Citation Center
All Rights Reserved