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Erschienen in:
Advancement of Computing Methodology, Data Analysis, Enterprise Operation Management and Decision Support System Based on the Eleventh ICMSEM Proceedings Kapitel lesen Erstes Kapitel lesen

2018 | OriginalPaper | Buchkapitel

Scheduling Problem for Allocating Worker with Class-Type Skill in JSP by Hybrid Genetic Algorithm

verfasst von : Kenichi Ida, Daiki Takano, Mitsuo Gen

Erschienen in: Proceedings of the Eleventh International Conference on Management Science and Engineering Management

Verlag: Springer International Publishing

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Abstract

Scheduling in manufacturing systems is one of the most important and complex combinatorial optimization problems, where it can have a major impact on the productivity of a production process. Moreover, most of manufacturing scheduling models fall into the class of NP-hard combinatorial problems. In a real world manufacturing system, a plurality of worker who operates the machine exists, depending on the skill level by the workers for each machine and working time is different even if same work on the same machine in job-shop scheduling problem (JSP). Therefore, it is taking to account for differences in working time by the worker is scheduling problem with worker allocation. In this paper, in order to approach the more realistic model by dividing into several class workers and to determine the skill level for each machine for each class worker, we propose a new model that introduced the concept of class-type skill and demonstrate the effectiveness of the computational result by Hybrid Genetic Algorithm.

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Metadaten
Titel
Scheduling Problem for Allocating Worker with Class-Type Skill in JSP by Hybrid Genetic Algorithm
verfasst von
Kenichi Ida
Daiki Takano
Mitsuo Gen
Copyright-Jahr
2018
Buch
Proceedings of the Eleventh International Conference on Management Science and Engineering Management

Print ISBN: 978-3-319-59279-4

Electronic ISBN: 978-3-319-59280-0

Copyright-Jahr: 2018

DOI
https://doi.org/10.1007/978-3-319-59280-0_11

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