Please use this identifier to cite or link to this item:https://hdl.handle.net/20.500.12259/98672
Type of publication: Magistro darbas / Master thesis
Field of Science: Matematika (N001) / Mathematics
Author(s): Statkus, Dovydas
Title: Daugiakriterinis srauto planavimo modelis gamybos procesui optimizuoti
Other Title: Multi-objective flow shop scheduling model for manufacturing process
Extent: 41 p.
Date: 5-Jun-2019
Keywords: Daugiakriterinis optimizavimas;Multi-objective otpimization;Srautinės gamybos planavimas;Flow shop scheduling;Genetinis algoritmas;Genetic algorithm;Simuliuojamas atkaitinimo algoritmas;Simulated Annealing
Abstract: Magistro darbe sprendžiamas srautinės gamybos operacijų gamybos planavimo/plano sudarymo uždavinys. Taip pat pateikta uždavinio modifikacija sprendžiant gamybos operacijų plano sudarymo uždavinį, kai gamybos etapuose galimas gamybos užsakymų grupavimas į gamybines produktų partijas. Teorinėje dalyje suformuluotas srautinės gamybos operacijų planavimo/plano sudarymo uždavinio apibėžimas, išskirta uždavinio specifika. Apibrėžtas gamybos užsakymų grupavimas į gamybines produktų partijas. Literatūros apžvalgoje pateikta keletas srautinės gamybos plano sudarymo straipsnių, kuriuose pateikiami tyrėjų naudoti optimizavimo metodai. Taip pat atlikta pasirinktų, sprendinius generuojančių bei pirmenybe grįstų, optimizavimo metodų analizė. Tiriamojoje darbo dalyje aprašytas nagrinėjamas gamybos atvėjis bei pateiktos dvi uždavinio matematinio modelio realizacijos. Abi versijos išspręstos pasinaudojant simuliuojamojo atkaitinimo ir genetinio algoritmo metodais R programavimo kalba. Gauti sprendimo rezultatai išanalizuoti bei suformuluotos išvados.
This Master thesis describes problem of a flow shop scheduling model in manufacturing industries. Also, basic flow shop scheduling model updated with batching process. In theoretical part, multi-objective optimization problem is described and flow shop scheduling is formulated as multi objective optimization problem. Batching process is defined. Few articles are reviewed regarding other researchers practices. Some heuristic and metaheuristic algorithms useful for problem of flow shop scheduling are analyzed. In practical part, method of multi-objective optimization for real problem of flow shop scheduling is applied by two mathematical models. Simulated Annealing and Genetic Algorithm are used for optimization in R programming language. Computational results are described and compared.
Internet: https://hdl.handle.net/20.500.12259/98672
Affiliation(s): Matematikos ir statistikos katedra
Appears in Collections:2019 m. (IF mag.)

Files in This Item:
Dovydas_Statkus_md.pdf970.05 kBAdobe PDF   Until 2024-06-05View/Open
Show full item record

Page view(s)

30
checked on Aug 16, 2019

Download(s)

10
checked on Aug 16, 2019

Google ScholarTM

Check


Items in DSpace are protected by copyright, with all rights reserved, unless otherwise indicated.