search query: @keyword genetic algorithms / total: 16
reference: 14 / 16
Author: | Pöyhönen, Harri |
Title: | Paperitehtaan tuotannon karkeasuunnitelman optimointi geneettisillä algoritmeilla |
Optimizing the Production Schedule of Paper Mill by Using Genetic Algorithms | |
Publication type: | Master's thesis |
Publication year: | 1997 |
Pages: | 84 Language: fin |
Department/School: | Tietotekniikan osasto |
Main subject: | Automaatiotekniikka (Aut-84) |
Supervisor: | Halme, Aarne |
Instructor: | Karhu, Panu |
OEVS: | Electronic archive copy is available via Aalto Thesis Database.
Instructions Reading digital theses in the closed network of the Aalto University Harald Herlin Learning CentreIn the closed network of Learning Centre you can read digital and digitized theses not available in the open network. The Learning Centre contact details and opening hours: https://learningcentre.aalto.fi/en/harald-herlin-learning-centre/ You can read theses on the Learning Centre customer computers, which are available on all floors.
Logging on to the customer computers
Opening a thesis
Reading the thesis
Printing the thesis
|
Location: | P1 Ark T80 | Archive |
Keywords: | production planning scheduling genetic algorithms |
Abstract (fin): | Tämän diplomityön tavoitteena on ollut tutkia paperitehtaan tuotannonsuunnitteluprosessia ja erityisesti tuotannon karkeasuunnitelman optimointiin vaikuttavia asioita. Tutkimuksen perusteella tavoitteena oli kehittää mahdollisimman yleispätevä karkeasuunnitelman optimointimalli. Henkilökohtaisten tietokoneiden ja heurististen optimointimenetelmien nopea kehittyminen on tehnyt karkeasuunnitelman optimoinnista entistä kiinnostavamman, sillä lisääntynyt laskentateho mahdollistaa yhä monimutkaisempien ongelmien ratkaisemisen. Tässä työssä tutkittiin geneettisten algoritmien perusominaisuuksia ja niiden soveltuvuutta paperitehtaan tuotannon karkeasuunnitelma optimoitiin. Karkeasuunnittelun perustavoitteena on jakaa paperitehtaassa tuotettavat tilaukset tehtaan paperikoneille ja määrittää kunkin koneen tilausten valmistusjärjestys siten, että tuotannon kokonaiskustannukset ovat mahdollisimman pienet ja jälkikäsittelykapasiteetti on riittävä tämän tuotannon toteuttamiseen. Tärkeimmät kustannukset paperikoneen ajo-ohjelman tilausjärjestyksen optimoinnissa ovat: laadunvaihtokustannukset, tuotettavien ajojen koosta aiheutuvat kustannukset ja tilausten valmistusajankohdasta aiheutuvat kustannukset eli varastointi-, varo- ja myöhästymiskustannukset. Geneettiset algoritmit ovat optimointiongelmien ratkaisemiseen käytettäviä adaptiivisia metodeja, jotka jäljittelevät biologisten orgaanien geneettisiä toimintoja. Geneettisten algoritmien toiminnan perusajatuksia ovat luonnossa vallitsevat vahvimman selviytymisen ja luonnollisen valinnan periaatteet, joiden avulla eri lajit kehittyvät sukupolvien kuluessa selviytymään entistä paremmin muuttuvassa ympäristössään. Koeaineistolla suoritetut optimointikokeet tuottivat erittäin lupaavia tuloksia. Optimointimallin parametroinnilla pystytään tehokkaasti ohjamaan optimoinnin tuottamia ratkaisuja, mikä myös osoittaa optimointimallin ja optimoinnin toimivuutta ja käytettävyyttä. |
ED: | 1998-01-08 |
INSSI record number: 12787
+ add basket
INSSI