Please use this identifier to cite or link to this item: https://cuir.car.chula.ac.th/handle/123456789/19527
Title: การประยุกต์ใช้เมมเมติกอัลกอริทึมในการจัดสรรพนักงานแบบหลายวัตถุประสงค์ในสายการประกอบแบบตัวยู
Other Titles: Application of memetic algorithms for multi-objective worker allocation in u-shaped assembly
Authors: ชรัด จิรโกเมศ
Email: Parames.C@Chula.ac.th
Advisors: ปารเมศ ชุติมา
Other author: จุฬาลงกรณ์มหาวิทยาลัย. คณะวิศวกรรมศาสตร์
Subjects: การจัดสมดุลสายการผลิต
การกำหนดงานการผลิต
Assembly-line balancing
Production scheduling
Issue Date: 2553
Publisher: จุฬาลงกรณ์มหาวิทยาลัย
Abstract: งานวิจัยนี้มีวัตถุประสงค์เพื่อนำเสนออัลกอริทึมซึ่งประยุกต์ใช้ เมมเมติกอัลกอริทึม ในการแก้ปัญหาการจัดสรรพนักงานในสายการประกอบแบบตัวยูที่มีหลายวัตถุประสงค์ โดยฟังก์ชันวัตถุประสงค์ที่จะทำการพิจารณาในงานวิจัยนี้มีทั้งหมด 3 วัตถุประสงค์ ได้แก่ จำนวนพนักงานที่น้อยที่สุด ความแปรผันของเวลาทำงานของพนักงานที่น้อยที่สุด และเวลาเดินของพนักงานที่น้อยที่สุด การทดสอบอัลกอริทึมที่นำเสนอจะทำการทดสอบกับปัญหามาตรฐานภายใต้ปัญหาการจัดสรรพนักงานในสายการประกอบแบบตัวยู ซึ่งผลการทดสอบของอัลกอริทึมที่นำเสนอจะนำมาเปรียบเทียบประสิทธิภาพกับอัลกอริทึมที่เป็นที่นิยมและเป็นที่ยอมรับกันว่ามีประสิทธิภาพดีในปัจจุบัน คือ วิธี COMSOAL วิธีเจนเนติกอัลกอริทึม อัลกอริทึมการบรรจวบ และวิธีการหาค่าที่เหมาะสมแบบฝูงอนุภาค ผลที่ได้จากการเปรียบเทียบพบว่า เมมเมติกอัลกอริทึม มีประสิทธิภาพที่ดีและเป็นทางเลือกที่ดีในการแก้ปัญหาการพนักงานในสายการประกอบแบบตัวยูที่มีหลายวัตถุประสงค์
Other Abstract: The purpose of this research is to develop a new approach to multi-objective worker allocation problems using Memetic Algorithms. In this study we consider three objectives which are minimum number of workers, minimum deviation of operation times of workers, and minimum walk time of workers. The proposed algorithm is tested against several test functions taken from literature on U-shaped assembly line worker allocation problems. Their performances are compared with highly competitive evolutionary algorithms, i.e. Computer Method of Sequencing Operations for Assembly Lines (COMSOAL), Non-dominated Sorting Genetic Algorithm (NSGAII), COIN ,Discrete Particle Swarm Optimization (DPSO) and Particle Swarm Optimization with Negative Knowledge (PSONK). The results indicate that Memetic Algorithms is highly competitive and can be considered.
Description: วิทยานิพนธ์ (วศ.ม.) -- จุฬาลงกรณ์มหาวิทยาลัย 2553
Degree Name: วิศวกรรมศาสตรมหาบัณฑิต
Degree Level: ปริญญาโท
Degree Discipline: วิศวกรรมอุตสาหการ
URI: http://cuir.car.chula.ac.th/handle/123456789/19527
URI: http://doi.org/10.14457/CU.the.2010.152
metadata.dc.identifier.DOI: 10.14457/CU.the.2010.152
Type: Thesis
Appears in Collections:Eng - Theses

Files in This Item:
File Description SizeFormat 
charat_ji.pdf4.81 MBAdobe PDFView/Open


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