A grasp with path-relinking for mixed-model sequencing with multiple objectives on JIT assembly lines

Tam zamanlı montaj hatlarında çok amaçlı karışık model sıralama için rota birleştirmeli açgözlü rassallaştırılmış uyarlamalı arama yordamı

Abstract

This research presents a new application of Greedy Randomized Adaptive Search Procedure (GRASP) to address the production sequencing problem for mixed-model assembly line in a just-in-time (JIT) production system when two objectives are present: minimization of setups and optimization of stability of material usage rates. Several test problems are solved via GRASP and the results are compared to the solutions, taken from the literature, obtained via complete enumeration, tabu search, genetic algorithms and Kohonen self-organizing map approaches. Experimental results reveal that the GRASP with Path Relinking provides near-optimal solutions in terms of the two objectives and its “average inferiority %” and “average percentile” performances are superior to that of other heuristics. Results also show that the GRASP performs a little poorly with regard to CPU time.

Özet

Bu çalısma, bir Tam Zamanında Üretim (TZÜ) sisteminde hazırlık sayısının ve malzeme kullanım oranı dengesinin es zamanlı eniyilemesini amaçlayan karısıkmodel montaj hattı sıralama problemi için Açgözlü Rassallastırılmıs Uyarlamalı Arama Yordamı (GRASP) sezgiselinin yeni bir uygulamasını sunmaktadır. Birçok test problemi GRASP ile çözülmüs ve sonuçlar, tam sayımlama ve yasaklı arama, genetik algoritmalar, Kohonen self-organizing map sezgisellerinin literatürden alınan sonuçlarıyla kıyaslanmıstır. Test sonuçları, Rota birlestirmeli (Path relinking) GRASP’ın her iki amaç cinsinden en iyiye yakın değerler ürettiğini ve ortalama % basarısızlık ve ortalama yüzdelik performansının da diğer sezgisellerden daha üstün olduğunu göstermektedir. Bununla birlikte GRASP’ın islemci (CPU) süresi performansı göreceli olarak zayıf çıkmıstır.