Please use this identifier to cite or link to this item: https://cuir.car.chula.ac.th/handle/123456789/68696
Title: การประยุกต์ใช้เจนเนติกอัลกอริทึมในการออกแบบผังโรงงาน
Other Titles: An application of genetic algorithms in plant layout design
Authors: ชนะ เยี่ยงกมลสิงห์
Advisors: ปารเมศ ชุติมา
Other author: จุฬาลงกรณ์มหาวิทยาลัย. บัณฑิตวิทยาลัย
Advisor's Email: Parames.C@Chula.ac.th
Subjects: จีเนติกอัลกอริทึม
การวางผังโรงงาน
Genetic algorithms
Plant layout
Issue Date: 2541
Publisher: จุฬาลงกรณ์มหาวิทยาลัย
Abstract: ปัญหาการจัดผังโรงงานเป็นปัญหาที่สำคัญอย่างหนึ่งในระบบการผลิต โดยทั่วไปแล้วปัญหาการจัดผังโรงงานสามารถแบ่งออกได้เป็น 2 ประเภทใหญ่ ๆ ตามลักษณะของข้อมูลที่ใช้ ได้แก่ การจัดผังโรงงานโดยพิจารณาถึงข้อมูลเชิงปริมาณ และการจัดผังโรงงานโดยพิจารณาถึงข้อมูลเชิงคุณภาพ ผังโรงงานที่ดีควรมีค่าใช้จ่ายของการไหลพัสดุต่ำสุดหรือมีความลัมพันธ์ระหว่างแผนกต่าง ๆ โดยรวมสูงสุด งานวิจัยฉบับนี้เสนอการนำเอาเจนเนติกอัลกอริทึม (Genetic Algorithms) มาประยุกต์ใช้ในการค้นหาคำตอบของปัญหาการจัดผังโรงงาน ซึ่งหมายถึงการหารูปแบบของผังโรงงานที่มีค่าใช้จ่ายต่ำ และมีความลัมพันธ์ระหว่างแผนกต่าง ๆ สูง นอกจากนี้ในงานวิจัยฉบับนี้ยังได้นำเสนอถึงวิธีการปรับปรุงประสิทธิภาพของเจนเนติกอัลกอริทึมเพื่อลดเวลาในการหาคำตอบอีกด้วย ซึ่งทำได้โดยการนำคำตอบจากวิธีฮิวริสติกมาเป็นคำตอบเริ่มต้นสำหรับเจนเนติกอัลกอริทึม และศึกษาถึงปัจจัยต่าง ๆ ที่มีผลต่อความไวและเวลาในการหาคำตอบเพื่อเป็นแนวทางในการนำเอาเจนเนติกอัลกอริทึมไปใช้ในการแก้ปัญหาการจัดผังโรงงานจริง จากผลการทดลองปรากฏว่า ประสิทธิภาพในการหาคำตอบของเจนเนติกอัลกอริทึมจะเพิ่มขึ้นโดยการให้คำตอบเริ่มด้นจากวิธีฮิวริสติกหลาย ๆ คำตอบที่แตกต่างกัน เนื่องจาก การให้คำตอบเริ่มด้นหลาย ๆ คำตอบจะทำให้เจนเนติกอัลกอริทึม สามารถหาคำตอบที่ดีได้อย่างรวดเร็ว นอกจากนี้ ผลจาก การทดลองยังแสดงอีกด้วยว่า ปัจจัยที่มีผลกระทบต่อการหาคำตอบและระยะเวลาในการหาคำตอบของเจนเนติกอัลกอริทึมอย่างมีนัยสำคัญคือ จำนวนประชากรและค่าความน่าจะเป็นในการเกิดมิวเตชัน
Other Abstract: Facility layout problem is one of the most critical problems in production systems. Generally, facility layout problem can be classified into 2 classes according to the types of data being considered, i.e., quantitative data and qualitative data. Good facility layout is designed to minimize total transportation cost or maximize total department relationship. In this research, Genetic Algorithms are applied to searching for a good facility layout with satisfactorily low total transportation cost or high total department relationship. Furthermore, an algorithm which improves searching speed is also developed; that is, tentative facility layouts obtained from heuristic methods are used as initial inputs to the Genetic Algorithms. The factors affecting the performances of Genetic Algorithms are also studied. The results indicate that Genetic Algorithms can solve facility layout problem effectively. To improve the performances of Genetic Algorithms, several facility layouts derived from heuristics should be prescribed as initial inputs to the Genetic Algorithms. The results also show that the factors which significantly affect the performance of the Genetic Algorithms are the number of population and mutation probability.
Description: วิทยานิพนธ์ (วศ.ม.)--จุฬาลงกรณ์มหาวิทยาลัย, 2541
Degree Name: วิศวกรรมศาสตรมหาบัณฑิต
Degree Level: ปริญญาโท
Degree Discipline: วิศวกรรมอุตสาหการ
URI: http://cuir.car.chula.ac.th/handle/123456789/68696
ISBN: 9746393855
Type: Thesis
Appears in Collections:Grad - Theses

Files in This Item:
File Description SizeFormat 
Chana_yi_front_p.pdfหน้าปก และบทคัดย่อ1.27 MBAdobe PDFView/Open
Chana_yi_ch1_p.pdfบทที่ 1801.27 kBAdobe PDFView/Open
Chana_yi_ch2_p.pdfบทที่ 2939.26 kBAdobe PDFView/Open
Chana_yi_ch3_p.pdfบทที่ 31.16 MBAdobe PDFView/Open
Chana_yi_ch4_p.pdfบทที่ 41.6 MBAdobe PDFView/Open
Chana_yi_ch5_p.pdfบทที่ 51.7 MBAdobe PDFView/Open
Chana_yi_ch6_p.pdfบทที่ 61.87 MBAdobe PDFView/Open
Chana_yi_ch7_p.pdfบทที่ 75.59 MBAdobe PDFView/Open
Chana_yi_ch8_p.pdfบทที่ 8857.62 kBAdobe PDFView/Open
Chana_yi_back_p.pdfบรรณานุกรม และภาคผนวก5.42 MBAdobe PDFView/Open


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