Produktionsplanung für parallele Maschinen: - Pacheco, Daniel;Noble, Victor
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Dieses Buch stellt einen Vergleich hybrider Lösungsmethoden für integrierte Mehrmaschinenproduktionsgrößen- und Terminierungsprobleme mit sequenzabhängigen Rüstungen vor. Die vorgeschlagenen Methoden basieren auf der Zerlegung des Problems in 2 Ebenen: In der ersten Ebene erfolgt die Zuordnung von Aufträgen zu Maschinen und deren Reihenfolge mittels genetischer Algorithmen. Die auf dieser Ebene erhaltene Lösung wird verwendet, um die Größe von Losen und Beständen in der zweiten Ebene mit Hilfe der Branch-and-Cut-Methode exakt zu bestimmen.Die Ergebnisse zeigen, dass die Variante auf der…mehr

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Produktbeschreibung
Dieses Buch stellt einen Vergleich hybrider Lösungsmethoden für integrierte Mehrmaschinenproduktionsgrößen- und Terminierungsprobleme mit sequenzabhängigen Rüstungen vor. Die vorgeschlagenen Methoden basieren auf der Zerlegung des Problems in 2 Ebenen: In der ersten Ebene erfolgt die Zuordnung von Aufträgen zu Maschinen und deren Reihenfolge mittels genetischer Algorithmen. Die auf dieser Ebene erhaltene Lösung wird verwendet, um die Größe von Losen und Beständen in der zweiten Ebene mit Hilfe der Branch-and-Cut-Methode exakt zu bestimmen.Die Ergebnisse zeigen, dass die Variante auf der Grundlage des Algorithmus der lehr- und lernbasierten Optimierung (TLBO) die beste Leistung mit einer guten Lösungsqualität in einer angemessenen Rechenzeit aufweist.
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.