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Il lavoro di indagine viene svolto sull'ottimizzazione della schedulazione simultanea con macchine e AGV. Il terzo capitolo evidenzia i vari concetti di schedulazione simultanea. Nel quarto capitolo si discute la proposta di un'evoluzione differenziale, di una ricognizione simulata e di una ricerca Tabu per l'ottimizzazione della schedulazione simultanea di AGV e macchine. Il quinto capitolo illustra i vari modelli di schedulazione simultanea degli edifici con varie configurazioni e discute le procedure proposte di Evoluzione differenziale, Ricognizione simulata e Ricerca Tabu per ottimizzare…mehr

Produktbeschreibung
Il lavoro di indagine viene svolto sull'ottimizzazione della schedulazione simultanea con macchine e AGV. Il terzo capitolo evidenzia i vari concetti di schedulazione simultanea. Nel quarto capitolo si discute la proposta di un'evoluzione differenziale, di una ricognizione simulata e di una ricerca Tabu per l'ottimizzazione della schedulazione simultanea di AGV e macchine. Il quinto capitolo illustra i vari modelli di schedulazione simultanea degli edifici con varie configurazioni e discute le procedure proposte di Evoluzione differenziale, Ricognizione simulata e Ricerca Tabu per ottimizzare la schedulazione simultanea di AGV e macchine. Il sesto capitolo spiega la procedura di Evoluzione differenziale, Ricognizione simulata e Ricerca Tabu e fornisce un confronto tra l'algoritmo proposto e i risultati ottenuti, oltre a elencare le varie osservazioni sulle prestazioni dei metodi meta-euristici. L'ultimo capitolo, il settimo, fornisce le conclusioni del lavoro di ricerca svolto sulla schedulazione simultanea di AGV e macchine, e discute anche le possibilità di lavoro future.
Autorenporträt
Dr. P. SREENIVAS, M.Tech., Ph.D. Außerordentlicher Professor in der Abteilung für Maschinenbau, KSRM College of Engineering, Kadapa-516005. 20 Jahre Erfahrung in Lehre und Forschung.Dr. SHAIK KHAJA PEER SAHEB, M.Tech., Ph.D., Professor in der Abteilung für Maschinenbau, KSRMCE, Kadapa-516005. 32 Jahre Erfahrung in Lehre und Forschung.