Please use this identifier to cite or link to this item:
https://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 |
| URI: | http://doi.org/10.58837/CHULA.THE.2017.1417 |
| metadata.dc.identifier.DOI: | 10.58837/CHULA.THE.2017.1417 |
| Type: | Thesis |
| Appears in Collections: | Eng - Theses |
Files in This Item:
| File | Description | Size | Format | |
|---|---|---|---|---|
| 5870213021.pdf | 12.3 MB | Adobe PDF | View/Open |
Items in DSpace are protected by copyright, with all rights reserved, unless otherwise indicated.