Please use this identifier to cite or link to this item: https://cuir.car.chula.ac.th/handle/123456789/19527
Full metadata record
DC FieldValueLanguage
dc.contributor.advisorปารเมศ ชุติมา-
dc.contributor.authorชรัด จิรโกเมศ-
dc.contributor.otherจุฬาลงกรณ์มหาวิทยาลัย. คณะวิศวกรรมศาสตร์-
dc.date.accessioned2012-05-09T06:52:28Z-
dc.date.available2012-05-09T06:52:28Z-
dc.date.issued2553-
dc.identifier.urihttp://cuir.car.chula.ac.th/handle/123456789/19527-
dc.descriptionวิทยานิพนธ์ (วศ.ม.) -- จุฬาลงกรณ์มหาวิทยาลัย 2553en
dc.description.abstractงานวิจัยนี้มีวัตถุประสงค์เพื่อนำเสนออัลกอริทึมซึ่งประยุกต์ใช้ เมมเมติกอัลกอริทึม ในการแก้ปัญหาการจัดสรรพนักงานในสายการประกอบแบบตัวยูที่มีหลายวัตถุประสงค์ โดยฟังก์ชันวัตถุประสงค์ที่จะทำการพิจารณาในงานวิจัยนี้มีทั้งหมด 3 วัตถุประสงค์ ได้แก่ จำนวนพนักงานที่น้อยที่สุด ความแปรผันของเวลาทำงานของพนักงานที่น้อยที่สุด และเวลาเดินของพนักงานที่น้อยที่สุด การทดสอบอัลกอริทึมที่นำเสนอจะทำการทดสอบกับปัญหามาตรฐานภายใต้ปัญหาการจัดสรรพนักงานในสายการประกอบแบบตัวยู ซึ่งผลการทดสอบของอัลกอริทึมที่นำเสนอจะนำมาเปรียบเทียบประสิทธิภาพกับอัลกอริทึมที่เป็นที่นิยมและเป็นที่ยอมรับกันว่ามีประสิทธิภาพดีในปัจจุบัน คือ วิธี COMSOAL วิธีเจนเนติกอัลกอริทึม อัลกอริทึมการบรรจวบ และวิธีการหาค่าที่เหมาะสมแบบฝูงอนุภาค ผลที่ได้จากการเปรียบเทียบพบว่า เมมเมติกอัลกอริทึม มีประสิทธิภาพที่ดีและเป็นทางเลือกที่ดีในการแก้ปัญหาการพนักงานในสายการประกอบแบบตัวยูที่มีหลายวัตถุประสงค์en
dc.description.abstractalternativeThe 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.en
dc.format.extent4926951 bytes-
dc.format.mimetypeapplication/pdf-
dc.language.isothes
dc.publisherจุฬาลงกรณ์มหาวิทยาลัยen
dc.relation.urihttp://doi.org/10.14457/CU.the.2010.152-
dc.rightsจุฬาลงกรณ์มหาวิทยาลัยen
dc.subjectการจัดสมดุลสายการผลิตen
dc.subjectการกำหนดงานการผลิตen
dc.subjectAssembly-line balancingen
dc.subjectProduction scheduling-
dc.titleการประยุกต์ใช้เมมเมติกอัลกอริทึมในการจัดสรรพนักงานแบบหลายวัตถุประสงค์ในสายการประกอบแบบตัวยูen
dc.title.alternativeApplication of memetic algorithms for multi-objective worker allocation in u-shaped assemblyen
dc.typeThesises
dc.degree.nameวิศวกรรมศาสตรมหาบัณฑิตes
dc.degree.levelปริญญาโทes
dc.degree.disciplineวิศวกรรมอุตสาหการes
dc.degree.grantorจุฬาลงกรณ์มหาวิทยาลัยen
dc.email.authorParames.C@Chula.ac.th-
dc.identifier.DOI10.14457/CU.the.2010.152-
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.