Pianificazione della produzione per macchine parallele: - Pacheco, Daniel;Noble, Victor
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Questo libro presenta un confronto tra metodi di soluzione ibridi per problemi di dimensionamento e schedulazione della produzione integrata multimacchina con setup dipendenti dalla sequenza. I metodi proposti si basano sulla scomposizione del problema in due livelli: nel primo livello, l'assegnazione dei lavori alle macchine e il loro sequenziamento vengono eseguiti tramite algoritmi genetici. La soluzione ottenuta a questo livello viene utilizzata per determinare il dimensionamento dei lotti e delle scorte nel secondo livello utilizzando esattamente il metodo branch and cut.I risultati hanno…mehr

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Produktbeschreibung
Questo libro presenta un confronto tra metodi di soluzione ibridi per problemi di dimensionamento e schedulazione della produzione integrata multimacchina con setup dipendenti dalla sequenza. I metodi proposti si basano sulla scomposizione del problema in due livelli: nel primo livello, l'assegnazione dei lavori alle macchine e il loro sequenziamento vengono eseguiti tramite algoritmi genetici. La soluzione ottenuta a questo livello viene utilizzata per determinare il dimensionamento dei lotti e delle scorte nel secondo livello utilizzando esattamente il metodo branch and cut.I risultati hanno dimostrato che la variante basata sull'algoritmo Teaching-learning based optimization (TLBO) è la migliore in termini di prestazioni, con una buona qualità della soluzione in un tempo di calcolo ragionevole.
Autorenporträt
Daniel Pacheco arbeitet derzeit als IT-Projektmanager bei Telefónica und als Forschungsassistent an der Universidad Pontificia Bolivariana.Victor Noble ist Assistenzprofessor an der Universität von Córdoba (Kolumbien) im Fachbereich Wirtschaftsingenieurwesen.