Disassembly Line Balancing Problem Under The Effects of Sum-of-Logarithm-Processing-Time-Based Learning and Job Deterioration

DÜMF Mühendislik Dergisi Pub Date : 2023-12-12 DOI:10.24012/dumf.1366117

Halime Somtürk, M. Toksari

{"title":"Disassembly Line Balancing Problem Under The Effects of Sum-of-Logarithm-Processing-Time-Based Learning and Job Deterioration","authors":"Halime Somtürk, M. Toksari","doi":"10.24012/dumf.1366117","DOIUrl":null,"url":null,"abstract":"Artan çevresel farkındalık, ekonomik kaygılar ve yasal kurallar sayesinde, son zamanlarda ürün geri kazanımı veya yeniden üretimi yoğun ilgi görmektedir. Demontaj, ömrünü tamamlamış ürünlerin geri kazanımı aşamasındaki en önemli süreçlerden biridir. Bu yüzden, etkin ve dengeli kurulmuş demontaj hatları önem taşımaktadır. Bu çalışmada, demontaj hattı dengeleme (DHD) problemleri, eş zamanlı logaritmik işlem süreleri toplamı tabanlı öğrenme ve iş bozulması etkileri altında incelenmiştir. DHD literatüründe, logaritmik işlem süreleri toplamı tabanlı öğrenme ve iş bozulması eş zamanlı olarak ilk kez çalışılmıştır. Herhangi bir iş, istasyondaki sırasına göre, kendisinden önceki işlerin işlem sürelerinin logaritmik toplamından etkilenmektedir. İş bozulması ise, işin işleme başlamasını geciktiren bozulmalardır. Öğrenme işlerin işlem sürelerinin azaltırken, bozulma artırmaktadır. Bu çalışmada amaç fonksiyonu, açılan istasyon sayısı minimizasyonudur. Öğrenme ve bozulma etkisi altındaki DHD probleminin çözümü için hibrit (Parçacık Sürüsü Optimizasyonu- Genetik Algoritma) PSO-GA algoritması geliştirilmiş. Farklı öğrenme ve bozulma oranları için sonuçlar elde edilip karşılaştırmalar yapılmıştır. Öğrenme ve bozulma etkisinin, DHD problemlerinde dikkate alındığında amaç fonksiyonu değerinde iyileşmeler görülmüştür.","PeriodicalId":158576,"journal":{"name":"DÜMF Mühendislik Dergisi","volume":"29 1-2","pages":""},"PeriodicalIF":0.0000,"publicationDate":"2023-12-12","publicationTypes":"Journal Article","fieldsOfStudy":null,"isOpenAccess":false,"openAccessPdf":"","citationCount":"0","resultStr":null,"platform":"Semanticscholar","paperid":null,"PeriodicalName":"DÜMF Mühendislik Dergisi","FirstCategoryId":"1085","ListUrlMain":"https://doi.org/10.24012/dumf.1366117","RegionNum":0,"RegionCategory":null,"ArticlePicture":[],"TitleCN":null,"AbstractTextCN":null,"PMCID":null,"EPubDate":"","PubModel":"","JCR":"","JCRName":"","Score":null,"Total":0}

引用次数: 0

Abstract

Artan çevresel farkındalık, ekonomik kaygılar ve yasal kurallar sayesinde, son zamanlarda ürün geri kazanımı veya yeniden üretimi yoğun ilgi görmektedir. Demontaj, ömrünü tamamlamış ürünlerin geri kazanımı aşamasındaki en önemli süreçlerden biridir. Bu yüzden, etkin ve dengeli kurulmuş demontaj hatları önem taşımaktadır. Bu çalışmada, demontaj hattı dengeleme (DHD) problemleri, eş zamanlı logaritmik işlem süreleri toplamı tabanlı öğrenme ve iş bozulması etkileri altında incelenmiştir. DHD literatüründe, logaritmik işlem süreleri toplamı tabanlı öğrenme ve iş bozulması eş zamanlı olarak ilk kez çalışılmıştır. Herhangi bir iş, istasyondaki sırasına göre, kendisinden önceki işlerin işlem sürelerinin logaritmik toplamından etkilenmektedir. İş bozulması ise, işin işleme başlamasını geciktiren bozulmalardır. Öğrenme işlerin işlem sürelerinin azaltırken, bozulma artırmaktadır. Bu çalışmada amaç fonksiyonu, açılan istasyon sayısı minimizasyonudur. Öğrenme ve bozulma etkisi altındaki DHD probleminin çözümü için hibrit (Parçacık Sürüsü Optimizasyonu- Genetik Algoritma) PSO-GA algoritması geliştirilmiş. Farklı öğrenme ve bozulma oranları için sonuçlar elde edilip karşılaştırmalar yapılmıştır. Öğrenme ve bozulma etkisinin, DHD problemlerinde dikkate alındığında amaç fonksiyonu değerinde iyileşmeler görülmüştür.

查看原文

微信好友朋友圈 QQ好友复制链接

本刊更多论文

基于算术处理时间总和的学习和工作恶化影响下的拆卸线平衡问题

由于环保意识、经济问题和法律规定的不断提高，产品回收或再制造最近受到了广泛关注。拆卸是报废产品回收过程中最重要的工序之一。因此，高效、均衡的拆卸生产线非常重要。本研究分析了基于学习和工作干扰效应的同时处理时间对数和下的拆卸线平衡（DHD）问题。在 DHD 文献中，首次同时研究了基于对数处理时间总和的学习和作业退化。任何作业都会根据其在工作站中的顺序，受到在其之前作业的处理时间之和的对数影响。作业干扰是指延迟作业开始处理的干扰。学习会减少作业的处理时间，而退化则会增加作业的处理时间。在这项研究中，目标函数是最大限度地减少开放站点的数量。开发了一种混合（粒子群优化-遗传算法）PSO-GA 算法来解决学习和退化情况下的 DHD 问题。对不同学习率和退化率的结果进行了比较。当考虑到 DHD 问题中的学习和干扰效应时，目标函数的值有所提高。

本文章由计算机程序翻译，如有差异，请以英文原文为准。

求助全文

约1分钟内获得全文去求助

来源期刊

DÜMF Mühendislik Dergisi

自引率

0.00%

发文量