AI Summary & Key Takeaways
AI InsightThe success of the algorithm is shown by using randomly generated instances through mathematical model and lower bounds.
📌 3 Key Takeaways
Abstract
In this study, two parallel injection machine scheduling problem under crane constraint is considered.In setup phase of production with injection machine, the mold of the product is fixed to the machine.Molds are transported by a crane to relative machine. The crane is shared by two machines so setup times should not overlap. In addition, the problem has sequence dependent setup times and machine eligibility constraints. The objective is minimization of the makespan. So, class of the problem is P2, S1| STsd, Mj | Cmax. A mathematical model was proposed for the problemand due to, the problem is in the class of NPhard problems, a genetic algorithm is developed for solving large size problems. The success of the algorithm is shown by using randomly generated instances through mathematical model and lower bounds.
Özet
Bu çalışmada iki paralel enjeksiyon makinasının kreyn kısıtı altında çizelgelenmesi problemi ele alınmıştır. Enjeksiyon makinalarıyla üretimin hazırlık aşamasında, üretilecek ürüne ait kalıbın makinaya bağlanması gerekmektedir. Kalıplar ilgili makinalara kreyn ile taşınmaktadır. Makinalar tek bir kreyni paylaştığı için hazırlık zamanları çakışmamalıdır. Ayrıca bir işin hazırlık zamanı kendisinden önceki işe bağlı olarak farklılık göstermektedir ve her iş her makinada üretilememektedir. Amaç, son işin tamamlanma zamanının en küçüklenmesidir. Bu nedenle problem P2, S| STsd, Mj | Cenb sınıfında yer almaktadır. Ele alınan problem için bir matematiksel model önerilmiştir. Ayrıca problemin NP-zor problemler sınıfında yer alması nedeniyle büyük boyutlu problemlerin çözümü için bir genetik algoritma geliştirilmiştir. Önerilen algoritmanın başarısı rassal türetilen test problemleri kullanılarak matematiksel model ve elde edilen alt sınırlar üzerinden gösterilmiştir.