job-shop scheduling (JSS) is a sche

job-shop scheduling (JSS) is a schedule
planning for low volume systems with many variations in
requirements. In job-shop scheduling problem (JSSP), there are
k operations and n jobs to be processed on m machines with a
certain objective function to be minimized. Due to complexity of
transferring work in process product, this research add
transfer time variable from one machine to another for each
different operation. Performance measures are mean flow time
and make span. In this paper we used genetic algorithm (GA)
with some modifications to deal with problem of job shop
scheduling. The result than is compared with dispatching rules
such as longest processing time, shortest processing time and
first come first serve. The numerical example showed that GA
result can outperform the other three methods.

ผลลัพธ์ (ไทย) 1:

สั่งการจัดกำหนดการ (ซอฟท์แวร์) คือ ตารางการวางแผนสำหรับระบบเสียงเบามีหลายรูปแบบในความต้องการ มีในร้านงานปัญหาการจัดตารางเวลา (JSSP),k การดำเนินงาน n ที่จะประมวลผลบนเครื่อง m และมีบางฟังก์ชันวัตถุประสงค์เพื่อจะลดลง เนื่องจากความซับซ้อนของถ่ายโอนงานในกระบวนการผลิตภัณฑ์ งานวิจัยเพิ่มตัวแปรเวลาโอนย้ายจากเครื่องหนึ่งไปยังอีกสำหรับแต่ละการทำงานแตกต่างกัน ประเมินประสิทธิภาพจะไหลหมายถึงเวลาและทำขยาย ในเอกสารนี้ เราใช้อัลกอริทึมทางพันธุกรรม (GA)มีปรับเปลี่ยนบางอย่างในการจัดการกับปัญหาของงานร้านการจัดกำหนดการ ผลการค้นหามากกว่าที่จะเปรียบเทียบกับกฎการจัดส่งเช่นเวลาดำเนินการยาวที่สุด ระยะเวลาที่สั้นที่สุด และครั้งแรก มาตลอด ตัวอย่างตัวเลขพบว่า GAผลการค้นหาสามารถดีกว่าสามวิธีการอื่น ๆ

ผลลัพธ์ (ไทย) 2:

งานร้านจัดตารางเวลา (JSS) เป็นช่วงเวลาที่
การวางแผนสำหรับระบบปรับระดับเสียงต่ำที่มีหลายรูปแบบใน
ความต้องการ ในงานของร้านค้าปัญหาการตั้งเวลา (JSSP) มี
K n การดำเนินงานและงานที่ต้องดำเนินการในเครื่อง M กับ
ฟังก์ชันวัตถุประสงค์บางอย่างที่จะลดลง เนื่องจากความซับซ้อนของ
การถ่ายโอนการทำงานในผลิตภัณฑ์กระบวนการวิจัยครั้งนี้เพิ่ม
ตัวแปรเวลาการโอนจากเครื่องหนึ่งไปยังอีกสำหรับแต่ละ
การดำเนินงานที่แตกต่างกัน มาตรการการปฏิบัติงานจะใช้เวลาการไหลเฉลี่ย
และทำให้ช่วง ในบทความนี้เราใช้ขั้นตอนวิธีพันธุกรรม (GA)
มีการปรับเปลี่ยนบางอย่างเพื่อจัดการกับปัญหาของร้านงาน
การตั้งเวลา ผลที่ได้คือกว่าเมื่อเทียบกับการฝึกอบรมกฎ
เช่นที่ยาวที่สุดเวลาการประมวลผลเวลาการประมวลผลที่สั้นที่สุดและ
ครั้งแรกมาก่อนให้บริการ ตัวอย่างที่แสดงให้เห็นว่าตัวเลข GA
ผลสามารถ outperform อื่น ๆ สามวิธี

ผลลัพธ์ (ไทย) 3:

ร้านงานตาราง ( JSS ) เป็นตารางการวางแผนสำหรับระบบที่มีหลายรูปแบบในระดับเสียงต่ำความต้องการ งานร้านกำหนดปัญหา ( jssp ) , มีงานงาน k และต้องแปรรูปใน m เครื่องจักรด้วยมีบางฟังก์ชันจะถูกย่อเล็กสุด เนื่องจากความซับซ้อนของการถ่ายโอนงานในกระบวนการผลิต การวิจัยนี้เพิ่มเวลาที่โอนตัวแปรจากเครื่องหนึ่งไปยังอีก แต่ละที่แตกต่างกันการ การวัดผลการปฏิบัติงานจะหมายถึงเวลาการไหลและให้ช่วง ในกระดาษนี้เราใช้ขั้นตอนวิธีเชิงพันธุกรรม ( GA )ด้วยการปรับเปลี่ยนบางอย่างเพื่อจัดการกับปัญหาของงานที่ร้านการตั้งเวลา ผลเปรียบเทียบกับการส่งกว่ากฎเช่น เวลาที่ยาวที่สุดและสั้นที่สุด เวลาการประมวลผล การประมวลผลแรกมาแรกเสริฟ ตัวอย่างการคำนวณ พบว่า กาผลลัพธ์สามารถ outperform อีกสามวิธี