การประยุกต์ใช้เมมเมติกอัลกอริทึมสำหรับปัญหาการจัดลำดับสายการประกอบแบบผลิตภัณฑ์ผสมที่มีหลายวัตถุประสงค์ในระบบผลิตแบบทันเวลาพอดี

เพ็ญพักตร์ ปิ่นกุมภีร์

Please use this identifier to cite or link to this item: https://cuir.car.chula.ac.th/handle/123456789/20507

Full metadata record

DC Field	Value	Language
dc.contributor.advisor	ปารเมศ ชุติมา	-
dc.contributor.author	เพ็ญพักตร์ ปิ่นกุมภีร์	-
dc.contributor.other	จุฬาลงกรณ์มหาวิทยาลัย. คณะวิศวกรรมศาสตร์	-
dc.date.accessioned	2012-07-06T12:35:04Z	-
dc.date.available	2012-07-06T12:35:04Z	-
dc.date.issued	2551	-
dc.identifier.uri	http://cuir.car.chula.ac.th/handle/123456789/20507	-
dc.description	วิทยานิพนธ์ (วศ.ม.)--จุฬาลงกรณ์มหาวิทยาลัย, 2551	en
dc.description.abstract	สายการประกอบแบบผลิตภัณฑ์ผสมเป็นรูปแบบสายการประกอบที่สามารถผลิตผลิตภัณฑ์ที่มีรูปแบบที่หลากหลายได้พร้อมกัน ซึ่งโดยมากจะมีการประยุกต์ใช้ในแนวคิดการผลิตแบบทันเวลาพอดี ดังนั้นในจึงพิจารณาวัตถุประสงค์ในการจัดลำดับผลิตภัณฑ์ให้ตอบสนองกับการทำงานดังกล่าว คือ เวลาในการปรับตั้งเครื่องจักร และความผันแปรในการผลิตพร้อมกัน ในงานวิจัยนี้ได้นำเสนอเมมเมติกอัลกอริทึม ที่มีแนวคิดมาจากการประยุกต์ร่วมกันของวิธีวัฒนาการแบบหลายวัตถุประสงค์ (Multi-Objective Evolutionary Algorithms: MOEAs) และการค้นหาเฉพาะที่ (Local Search) และทดลองวิธีการค้นหาเฉพาะที่ 7 วิธีในการจัดลำดับผลิตภัณฑ์บนสายการประกอบแบบผลิตภัณฑ์ผสมและเปรียบเทียบกับอัลกอริทึมที่มีสมรรถนะสูงอย่าง Strength Pareto Evolutionary Algorithm 2 (SPEA 2) และ Non-dominated Sorting Genetic Algorithm II (NSGA II) และเปรียบเทียบสมรรถนะของแต่ละอัลกอริทึมด้วยตัววัดสมรรถนะกลุ่มคำตอบที่ดีที่สุด 3 ด้าน คือ ตัววัดสมรรถนะในด้านการลู่เข้าสู่กลุ่มคำตอบที่แท้จริง การกระจายของกลุ่มคำตอบที่หาได้ และอัตราส่วนของจำนวนกลุ่มคำตอบที่หาได้เทียบเท่ากับกลุ่มคำตอบที่แท้จริง ผลการเปรียบเทียบสามารถสรุปได้ว่าเมมเมติกอัลกอริทึมใหม่ที่นำเสนอมีประสิทธิภาพในการค้นหาคำตอบที่ดีกว่า NSGA II และ SPEA 2	en
dc.description.abstractalternative	Mixed model assembly lines are a type of production line where a variety of product models with similar product characteristics are assembled in a just-in-time (JIT) production system. There are two objectives; which are setup times and production rates variation to be minimized simultaneously. In this research, the basic concept of MAs and MOEAs are used to enhance the performance of the original MOEAs as SPEA2 and NSGA-II by combining them with local search. There are seven local search procedures applied in memetic algorithms to solve multi-objective sequencing problems on mixed-model assembly lines in JIT production systems. Experimental results show that the performance of local search in Memetic Algorithm is significantly better than highly meta-heuristics as Strength Pareto Evolutionary Algorithm 2 (SPEA2) and Non-dominated Sorting Genetic Algorithm II (NSGA-II) in terms of performance measurement. There are convergence measurement, spread measurement and ratio of non-dominated solution.	en
dc.format.extent	7560752 bytes	-
dc.format.mimetype	application/pdf	-
dc.language.iso	th	es
dc.publisher	จุฬาลงกรณ์มหาวิทยาลัย	en
dc.relation.uri	http://doi.org/10.14457/CU.the.2008.1225	-
dc.rights	จุฬาลงกรณ์มหาวิทยาลัย	en
dc.subject	สายการผลิต	en
dc.subject	การจัดสมดุลสายการผลิต	en
dc.subject	การคำนวณเชิงวิวัฒนาการ	en
dc.subject	เมมเมติกอัลกอริทึม	en
dc.title	การประยุกต์ใช้เมมเมติกอัลกอริทึมสำหรับปัญหาการจัดลำดับสายการประกอบแบบผลิตภัณฑ์ผสมที่มีหลายวัตถุประสงค์ในระบบผลิตแบบทันเวลาพอดี	en
dc.title.alternative	Application of memetic algorithms for multi-objective sequencing problem on mixed-model assembly lines in JIT production systems	en
dc.type	Thesis	es
dc.degree.name	วิศวกรรมศาสตรมหาบัณฑิต	es
dc.degree.level	ปริญญาโท	es
dc.degree.discipline	วิศวกรรมอุตสาหการ	es
dc.degree.grantor	จุฬาลงกรณ์มหาวิทยาลัย	en
dc.email.advisor	Parames.C@chula.ac.th	-
dc.identifier.DOI	10.14457/CU.the.2008.1225	-
Appears in Collections:	Eng - Theses

Files in This Item:

File	Description	Size	Format
penpak_pi.pdf		7.38 MB	Adobe PDF	View/Open

Show simple item record