Application of Meta-Heuristics in Quality Control; A Comparison between four Optimization Method of VSI x Control Charts
محل انتشار: همایش منطقه ای پژوهشهای نوین در ریاضی
سال انتشار: 1390
نوع سند: مقاله کنفرانسی
زبان: انگلیسی
مشاهده: 1,940
فایل این مقاله در 6 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:
RCRRM01_026
تاریخ نمایه سازی: 28 تیر 1390
چکیده مقاله:
In recent years, it has been revealed that the control charts operating with VSI (variable sampling interval) schemes give better performance than with FSI (fixed sampling interval) schemes in the sense of quick response to process shifts. The economic design of a VSI control chart involves minimization of a complex nonlinear cost function that formulates the cost of implementing the VSI chart. In this paper, four metaheuristic algorithms are employed to find optimal values for the design parameters. These algorithms are as genetic algorithm (GA), particle swarm optimization (PSO), simulated annealing (SA), and ant colony optimization (ACO).To evaluate the algorithms, for each algorithm four criteria corresponding to obtained solutions are derived. The concerned attributes are (a) the expected loss-cost generated in the production cycle, (b) type I error or false alarm rate of the control chart, (c) test power or failure-detection power of the control chart, and (d) average time to signal (ATS) when assignable cause occurs. Rankings of the algorithms are determined by TOPSIS (Technique for Order Preference by Similarity to Ideal Solution) method. Obtained results show that in all cases the VSI control chart has a lower expected loss cost than corresponding FSI control chart. Also, PSO and GA have presented better values for attributes than SA or ACO in solving the model.
کلیدواژه ها:
نویسندگان
Rassoul Noorossana
Ph.D., Professor Department of Industrial Engineering, Iran University of Science and Technology, Tehran, Iran
Moslem Toosheghanian,
M.Sc. Student Department of Industrial Engineering, Iran University of Science and Technology, Tehran, 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 :