A Hybrid Unconscious Search Algorithm for Mixed-model Assembly Line Balancing Problem with SDST, Parallel Workstation and Learning Effect
سال انتشار: 1399
نوع سند: مقاله ژورنالی
زبان: انگلیسی
مشاهده: 520
فایل این مقاله در 18 صفحه با فرمت PDF قابل دریافت می باشد
- صدور گواهی نمایه سازی
- من نویسنده این مقاله هستم
استخراج به نرم افزارهای پژوهشی:
شناسه ملی سند علمی:
JR_JOIE-13-2_009
تاریخ نمایه سازی: 26 شهریور 1399
چکیده مقاله:
Due to the variety of products, simultaneous production of different models has an important role in production systems. Moreover, considering the realistic constraints in designing production lines attracted a lot of attentions in recent researches. Since the assembly line balancing problem is NP-hard, efficient methods are needed to solve this kind of problems. In this study, a new hybrid method based on unconscious search algorithm (USGA) is proposed to solve mixed-model assembly line balancing problem considering some realistic conditions such as parallel workstation, zoning constraints, sequence dependent setup times and learning effect. This method is a modified version of the unconscious search algorithm which applies the operators of genetic algorithm as the local search step. Performance of the proposed algorithm is tested on a set of test problems and compared with GA and ACOGA. The experimental results indicate that USGA outperforms GA and ACOGA.
کلیدواژه ها:
Unconscious Search algorithm ، Assembly line balancing problem ، Learning Effect ، Parallel workstation ، Sequence-dependent setup times
نویسندگان
Moein Asadi-Zonouz
Department of Industrial ans Systems Engineering, Tarbiat Modares University, Tehran, Iran
Majid Khalili
Department of Industrial Engineering, Islamic Azad University Karaj Branch,Alborz,Iran
Hamed Tayebi
Department of Industrial Engineering, Islamic Azad University Karaj Branch, Alborz, Iran
مراجع و منابع این مقاله:
لیست زیر مراجع و منابع استفاده شده در این مقاله را نمایش می دهد. این مراجع به صورت کاملا ماشینی و بر اساس هوش مصنوعی استخراج شده اند و لذا ممکن است دارای اشکالاتی باشند که به مرور زمان دقت استخراج این محتوا افزایش می یابد. مراجعی که مقالات مربوط به آنها در سیویلیکا نمایه شده و پیدا شده اند، به خود مقاله لینک شده اند :