Please use this identifier to cite or link to this item: http://cuir.car.chula.ac.th/handle/123456789/58313
Title: การแก้ปัญหาการจัดสมดุลและจัดสรรพนักงานหลายทักษะบนสายการประกอบผลิตภัณฑ์ผสมลักษณะขนานแบบมากวัตถุประสงค์
Other Titles: SOLVING LINE BALANCING AND ALLOCATION MULTI-SKILLED WORKERS PROBLEM ON PARALLEL ASSEMBLY LINES UNDER MANY-OBJECTIVE
Authors: ชินวิชญ์ สินธุเดชากุล
Advisors: ปารเมศ ชุติมา
Other author: จุฬาลงกรณ์มหาวิทยาลัย. คณะวิศวกรรมศาสตร์
Advisor's Email: Parames.C@Chula.ac.th,Parames.C@chula.ac.th
Issue Date: 2560
Publisher: จุฬาลงกรณ์มหาวิทยาลัย
Abstract: การจัดสมดุลและจัดสรรพนักงานหลายทักษะบนสายการประกอบผลิตภัณฑ์ผสมลักษณะขนานแบบมากวัตถุประสงค์ภายใต้ปัญหาประเภทที่ 2 โดยทักษะที่หลากหลายเกิดจากความทุพพลภาพของและความชำนาญของพนักงาน ซึ่งถือว่าเป็นปัญหาแบบเอ็นพีแบบยาก (NP-hard) ทำให้เป็นไปได้ยากที่จะได้คำตอบที่ดีที่สุด (Optimal Solution) ในระยะเวลาที่จำกัด โดยวิธีที่นิยมนำมาใช้ในการแก้ไขปัญหาลักษณะนี้ คือวิธีการทางฮิวริสติก งานวิจัยนี้ได้นำเสนอวิธีการแบบผสมระหว่างวิธีการเชิงวิวัฒนาการแบบหลายวัตถุประสงค์โดยยึดหลักการจำแนกร่วมกับอัลกอริทึมการบรรจวบโดยมี (A Hybrid Multi-Objective Evolutionary and Combinatorial Optimization with Coincidence Algorithm with Template : AMOEA/D-COIN/WT) มาประยุกต์ใช้ในการแก้ปัญหาโดยมีจำนวนวัตถุประสงค์ทั้งสิ้น 4 วัตถุประสงค์ ซึ่งจะพิจารณาค่าที่เหมาะสมที่สุดไปพร้อมๆกัน ได้แก่ ได้แก่ รอบเวลาดำเนินการน้อยที่สุด จำนวนสถานีน้อยที่สุด ความแตกต่างของภาระงานระหว่างสถานีงานน้อยที่สุด และความไม่เกี่ยวเนื่องกันของขั้นงานน้อยที่สุด พร้อมกันนี้ได้ทำการเปรียบเทียบสมรรถนะของ AMOEA/D-COIN/WT กับอัลกอริทึมอื่นๆที่มีประสิทธิภาพในการแก้ปัญหาในลักษณะนี้ ได้แก่ อัลกอริทึมการบรรจวบ (COIN) และ วิธีการเชิงวิวัฒนาการแบบหลายวัตถุประสงค์โดยยึดหลักการจำแนก (MOEA/D) โดยตัวชี้วัดสมรรถนะทั้งหมด 6 ตัว ผลที่ได้จากการทดลองคือ อัลกอริทึม AMOEA/D-COIN/WT สามารถค้นพบคำตอบในแต่ละฟังก์ชันวัตถุประสงค์ที่มีค่าต่ำที่สุดที่ดีกว่าในเกือบทุกโจทย์ปัญหา ส่วนในด้านของตัวชี้วัดนั้น อัลกอริทึม AMOEA/D-COIN/WT มีสมรรถนะในการแก้ปัญหาที่ดีกว่า COIN และ MOEA/D ในด้านการลู่เข้าหาคำตอบที่แท้จริงของทุกโจทย์ปัญหาตัวอย่างที่นำมาวิจัย ซึ่งเป็นตัวชี้วัดที่สำคัญที่สุดในการแก้ปัญหาแบบมากวัตถุประสงค์ ถึงแม้การกระจายตัวของกลุ่มคำตอบและจำนวนของคำตอบที่ไม่ถูกครอบงำจะไม่ดีเท่า COIN และใช้เวลาในการค้นหาคำตอบที่นานกว่า COIN และMOEA/D แต่ยังอยู่ในช่วงเวลาที่ยอมรับได้ (นานที่สุดไม่เกิน 1 ชั่วโมง)
Other Abstract: Line balancing and allocation multi-skill worker problem that some are disable or unskilled on assembly line under many-objective is known as an NP-hard problem. Hence, to optimize this problem for a limited time, heuristic approaches need to be developed. The most commonly used method for solving these problems is the heuristic method. In this research, A Hybrid Multi-Objective Evolutionary and Combinatorial Optimization with Coincidence Algorithm with Template (AMOEA/D-COIN/WT) is adapted to optimize four objectives simultaneously, i.e. minimize cycle time, minimize the number of stations, minimize different workload between workstations, and minimize index of task-unrelated. The performance of AMOEA/D-COIN/WT is compared with other two good performance algorithms, namely Combinatorial Optimization with Coincidence Algorithm (COIN) and A Multi-Objective Evolutionary Algorithm based on Decomposition (MOEA/D) with 6 performance indicators. The experiment results show that AMOEA/D-COIN/WT can find answers in each function for that purpose have the lowest value, lower than COIN and MOEA/D in almost all the problems. In terms of metrics, AMOEA/D-COIN/WT obtains better performance than COIN and MOEA/D in terms of convergence of all the problems for example, which is the main concern of algorithm comparison. Although, its spread and number of non-dominated solution are not as good as COIN and takes longer than COIN and MOEA/D but also within an acceptable time period (not exceeding the maximum 1 h).
Description: วิทยานิพนธ์ (วศ.ม.)--จุฬาลงกรณ์มหาวิทยาลัย, 2560
Degree Name: วิศวกรรมศาสตรมหาบัณฑิต
Degree Level: ปริญญาโท
Degree Discipline: วิศวกรรมอุตสาหการ
URI: http://cuir.car.chula.ac.th/handle/123456789/58313
Type: Thesis
Appears in Collections:Eng - Theses

Files in This Item:
File Description SizeFormat 
5870136321.pdf13.22 MBAdobe PDFView/Open


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