Please use this identifier to cite or link to this item: http://cuir.car.chula.ac.th/handle/123456789/58316
Title: การแก้ปัญหาการจัดสมดุลสายการประกอบมากวัตถุประสงค์บนสายการประกอบผลิตภัณฑ์ผสมแบบลักษณะตัวยูขนาน
Other Titles: SOLVING MIXED-MODEL PARALLEL U-SHAPED ASSEMBLY LINEBALANCING PROBLEM UNDER MANY-OBJECTIVES
Authors: เพ็ญนภัส จิรชัย
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: การแก้ปัญหาการจัดสมดุลสายการประกอบมากวัตถุประสงค์บนสายการประกอบผลิตภัณฑ์ผสมแบบลักษณะตัวยูขนาน เป็นการแก้ปัญหาโดยการพิจารณาทุกวัตถุประสงค์ไปพร้อมๆกัน ซึ่งจัดเป็นปัญหาแบบยาก (NP-Hard) ดังนั้นการค้นหาคำตอบจึงต้องนำวิธีการทางฮิวริสติก (Heuristic) มาช่วยเพื่อให้ได้คำตอบที่มีความเหมาะสม งานวิจัยนี้จึงนำเสนออัลกอริทึมใหม่ คือ วิธีการเชิงวิวัฒนาการแบบหลายวัตถุประสงค์โดยยึดหลักการจำแนกประยุกต์รวมกับอัลกอริทึมการกระจายตัวของสิ่งมีชีวิตตามภูมิศาสตร์ ( The Multi-Objective Evolutionary Optimization Hybridised With The Biogeography-Based Optimization Algorithm: MOEA/D-BBO) สำหรับแก้ปัญหาการจัดสมดุลสายการประกอบผลิตภัณฑ์ผสมลักษณะตัวยูขนานที่มีมากวัตถุประสงค์ โดยงานวิจัยนี้มีจำนวนวัตถุประสงค์ 4 วัตถุประสงค์ คือ จำนวนสถานีงานน้อยที่สุด จำนวนสถานีน้อยที่สุด ความแตกต่างของภาระงานระหว่างสถานีงานมีค่าน้อยที่สุด และความสัมพันธ์ของงานที่ไม่เกี่ยวเนื่องกันภายในสถานีงานมีค่าน้อยที่สุด พร้อมทั้งทำการเปรียบเทียบสมรรถนะของอัลกอริทึม MOEA/D-BBO กับอัลกอริทึมอื่นๆ ที่เป็นที่นิยม คือ การหาค่าที่เหมาะสมที่สุดแบบการกระจายตัวของสิ่งมีชีวิตตามภูมิศาสตร์ (BBO) และวิธีการเชิงวิวัฒนาการแบบหลายวัตถุประสงค์โดยยึดหลักการจำแนก (MOEA/D) จากผลการทดลองพบว่า MOEA/D-BBO มีสมรรถนะในการแก้ปัญหาดีกว่า MOEA/D และ BBO ทั้งด้านการลู่เข้าสู่กลุ่มคำตอบที่เหมาะสมที่สุดที่แท้จริง ด้านการกระจายของกลุ่มคำตอบ ด้านอัตราส่วนของคำตอบที่ไม่ถูกครอบงำ ส่วนด้านจำนวนของคำตอบที่ไม่ถูกครอบงำ MOEA/D-BBO มีสมรรถนะดีกว่าอัลกอริทึมอื่น สำหรับโจทย์ปัญหาขนาดเล็ก และขนาดกลางบางโจทย์ ด้านเวลาในการค้นหาคำตอบนั้น MOEA/D-BBO ใช้เวลานานที่สุด แต่ยังอยู่ในช่วงเวลาที่ยอมรับได้ (นานที่สุดไม่เกิน 1 ชั่วโมง)
Other Abstract: Solving mixed-model parallel U-shaped assembly line balancing under many-objectives is a solution by considering all the objectives simultaneously. This is an NP-hard problem. Therefore, to optimize this problem, heuristic approaches need to be developed. This research proposes a new algorithm, The multi-objective evolutionary optimization hybridised with The biogeography-based optimization algorithm (MOEA/D-BBO) for solving mixed-model parallel U-shaped assembly line balancing problem under many-objectives. Four objectives were considered including minimize the number of workstations, minimize the number of stations, minimize different workload between workstations, and minimize work unrelatedness. The performance of MOEA/D-BBO is compared with the well-known algorithm, i.e. The biogeography-based optimization algorithm (BBO), a multi-objective evolutionary algorithm based on decomposition (MOEA/D). The results from experiments show that MOEA/D-BBO had better performance than MOEA/D and BBO in terms of convergence to the Pareto-optimal set, spread of solutions, ratio of non-dominated solutions. Regarding the number of non-dominated solution, MOEA/D-BBO performs better than other algorithms for small problems and some medium problem. In contrast, MOEA/D-BBO take the longest computation time to solution 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/123456789/58316
Type: Thesis
Appears in Collections:Eng - Theses

Files in This Item:
File Description SizeFormat 
5870213021.pdf12.3 MBAdobe PDFView/Open


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