Modelling and Intelligent Optimisation of Production Scheduling in VCIM Systems (eBook)
XVII, 147 Seiten
Springer International Publishing (Verlag)
978-3-319-72113-2 (ISBN)
This thesis reports on an innovative production-scheduling model for virtual computer-integrated manufacturing (VCIM) systems. It also describes a robust genetic algorithm for production scheduling in VCIM systems. The model, which is the most comprehensive of its kind to date, is not only capable of supporting collaborative shipment scheduling and handling multiple product orders simultaneously, but also helps cope with multiple objective functions under uncertainties. In turn, the genetic algorithm, characterised by an innovative algorithm structure, chromosome encoding, crossover and mutation, is capable of searching for optimal/suboptimal solutions to the complex optimisation problem in the VCIM production- scheduling model described. Lastly, the effectiveness of the proposed approach is verified in a comprehensive case study.
Chapter 1: Introduction.- Chapter 2: Literature review.- Chapter 3: An innovative production scheduling model for VCIM systems.- Chapter 4: An innovative genetic algorithm for VCIM production scheduling optimisation.- Chapter 5: Case study.- Chapter 6: Conclusions and recommendations for future work.
Erscheint lt. Verlag | 27.12.2017 |
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Reihe/Serie | Springer Theses | Springer Theses |
Zusatzinfo | XVII, 147 p. 17 illus., 11 illus. in color. |
Verlagsort | Cham |
Sprache | englisch |
Themenwelt | Informatik ► Theorie / Studium ► Künstliche Intelligenz / Robotik |
Technik | |
Wirtschaft ► Betriebswirtschaft / Management ► Logistik / Produktion | |
Schlagworte | Adaptive Stop-and-Restart-with-Memory Mechanism • Collaborative Shipment Scheduling • Engineering Economics • Genetic Algorithm • Innovative Algorithm Structure • Multiple Objective Functions • Multiple Product Orders • Partner selection • stochastic model • Unique Chromosome Encoding • VCIM Production Scheduling Model |
ISBN-10 | 3-319-72113-5 / 3319721135 |
ISBN-13 | 978-3-319-72113-2 / 9783319721132 |
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Größe: 4,1 MB
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