Informacja

Drogi użytkowniku, aplikacja do prawidłowego działania wymaga obsługi JavaScript. Proszę włącz obsługę JavaScript w Twojej przeglądarce.

Wyszukujesz frazę "Cheng, Y.-T." wg kryterium: Autor


Wyświetlanie 1-2 z 2
Tytuł:
Ustalanie harmonogramu obsługi dla systemu wieloelementowego: podejście oparte na stochastycznych sieciach Petriego oraz algorytmie genetycznym
Maintenance scheduling for multi-unit system: a stochastic Petri-net and genetic algorithm based approach
Autorzy:
Zhang, T.
Cheng, Z.
Liu, Y. J.
Guo, B.
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/301668.pdf
Data publikacji:
2012
Wydawca:
Polska Akademia Nauk. Polskie Naukowo-Techniczne Towarzystwo Eksploatacyjne PAN
Tematy:
ustalanie harmonogramu obsługi
system wieloelementowy
sieć Petriego
algorytm genetyczny
minimalny przekrój niezdatności
maintenance scheduling
multi-unit system
Petri net
genetic algorithm
deterioration
minimal cut set
Opis:
Częste czynności obsługowe prowadzą do niskiej gotowości systemu oraz wymagają dużych nakładów pieniężnych. W systemie wieloelementowym całkowity czas i koszt obsługi można obniżać łącząc ze sobą czynności obsługowe niektórych elementów. Dlatego też konieczne jest planowanie zoptymalizowanego harmonogramu czynności obsługowych. W artykule zaproponowano model symulacyjny optymalizacji harmonogramu obsługi oparty na stochastycznych sieciach Petriego uwzględniający niepewność zarówno procesu deterioracji jak i procesu obsługi elementów systemu. Algorytm genetyczny wykorzystano do opracowania terminarza czynności obsługowych, który pozwalałby na minimalizację kosztów całkowitych w przyjętym horyzoncie planowania przy uwzględnieniu całkowitego czasu obsługi, stanu elementów, strat wynikających z cyklu życia oraz wykonalności rozwiązania. Ponadto opisano techniki zastosowane w celu zmniejszenia wysiłku obliczeniowego potrzebnego do wykonania analizy. W końcowej części pracy przedstawiono studium przypadku.
Frequent maintenance activities would cause low system availability and require large sums of money. For a multi-unit system, maintenance activities of some units can be combined together to reduce the total maintenance possession time and cost. Therefore, an optimized timetable of the maintenance activities is needed to be planned. Considering the uncertainties in both the deterioration and maintenance process of the units in a system, this paper advances a stochastic Petri-net based simulation optimization model for maintenance scheduling. The genetic algorithm is used to get the solution of the timetable of the maintenance activity schedule such that the overall cost is minimized in a planning horizon taking into account total maintenance possession time, unit condition, life cycle loss and solution feasibility. Some techniques used to reduce the computational effort required to perform the analysis are also described. A case study is given in the end.
Źródło:
Eksploatacja i Niezawodność; 2012, 14, 3; 256-264
1507-2711
Pojawia się w:
Eksploatacja i Niezawodność
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
Batch scheduling of deteriorating products
Autorzy:
Barketau, M. S.
Cheng, T. C. E.
Kovalyov, M. Y.
Ng, C. T. D.
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/375908.pdf
Data publikacji:
2007
Wydawca:
Akademia Górniczo-Hutnicza im. Stanisława Staszica w Krakowie. Wydawnictwo AGH
Tematy:
scheduling
batching
remanufacturing
deterioration
Opis:
In this paper we consider the problem of scheduling N jobs on a single machine, where the jobs are processed in batches and the processing time of each job is a simple linear increasing function depending on job's waiting time, which is the time between the start of the processing of the batch to which the job belongs and the start of the processing of the job. Each batch starts from the setup time S. Jobs which are assigned to the batch are being prepared for the processing during time S0 < S. After this preparation they are ready to be processed one by one. The non-negative number bi is associated with job i. The processing time of the i-th job is equal to bi(si - (si(b) + S0)), where si(b) and si are the starting time of the b-th batch to which the i-th job belongs and the starting time of this job, respectively. The objective is to minimize the completion time of the last job. We show that the problem is NP-hard. After that we present an O(N) time algorithm solving the problem optimally for the case bi = b. We further present an O(N2) time approximation algorithm with a performance guarantee 2.
Źródło:
Decision Making in Manufacturing and Services; 2007, 1, 1-2; 25-34
1896-8325
2300-7087
Pojawia się w:
Decision Making in Manufacturing and Services
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
    Wyświetlanie 1-2 z 2

    Ta witryna wykorzystuje pliki cookies do przechowywania informacji na Twoim komputerze. Pliki cookies stosujemy w celu świadczenia usług na najwyższym poziomie, w tym w sposób dostosowany do indywidualnych potrzeb. Korzystanie z witryny bez zmiany ustawień dotyczących cookies oznacza, że będą one zamieszczane w Twoim komputerze. W każdym momencie możesz dokonać zmiany ustawień dotyczących cookies