A robust optimization approach for a cellular manufacturing system considering skill-leveled operators and multi-functional machines

单元制造 操作员(生物学) 遗忘 数学优化 新颖性 计算机科学 非线性系统 约束(计算机辅助设计) 灵敏度(控制系统) 整数规划 非线性规划 线性规划 数学 工程类 生物化学 化学 语言学 哲学 神学 物理 几何学 抑制因子 量子力学 电子工程 转录因子 基因
作者
Majid Rafiee,Vahid Kayvanfar,Atieh Mohammadi,Frank Werner
出处
期刊:Applied Mathematical Modelling [Elsevier BV]
标识
DOI:10.1016/j.apm.2022.02.028
摘要

• Considering operator learning/forgetting effects in a cellular manufacturing system . • Employing a robust optimization approach to handle the considered uncertainty. • Linearizing the proposed mixed integer nonlinear programming model. • Conducting a statistical and sensitivity analysis and providing managerial insights One of the most critical issues in manufacturing systems is the operator management. In this paper, the operator assignment problem is studied within a cellular manufacturing system. The most important novelty of this research is the consideration of operator learning and forgetting effects simultaneously. The skill level of an operator can be increased/decreased based on the time spent on a machine. Moreover, the issues related to operators like hiring, firing, and salaries are considered in the proposed model. The parameters are considered to be uncertain in this model, and a robust optimization approach is developed to handle it. Using this approach, the model solution remains feasible (or even optimal) for different levels of parameter uncertainty. To verify and validate the proposed model, some numerical instances are randomly generated and solved using GAMS. A statistical analysis is also conducted on the results of the objective function values of linear and nonlinear models, followed by some managerial insights.
最长约 10秒,即可获得该文献文件

科研通智能强力驱动
Strongly Powered by AbleSci AI
更新
PDF的下载单位、IP信息已删除 (2025-6-4)

科研通是完全免费的文献互助平台,具备全网最快的应助速度,最高的求助完成率。 对每一个文献求助,科研通都将尽心尽力,给求助人一个满意的交代。
实时播报
黑色卡布奇诺完成签到,获得积分10
刚刚
NicotineZen完成签到,获得积分10
1秒前
hyw完成签到,获得积分10
2秒前
niu发布了新的文献求助10
2秒前
ayumi完成签到,获得积分10
2秒前
乐观的雅彤完成签到,获得积分10
2秒前
xiaomi完成签到,获得积分10
2秒前
2秒前
2秒前
SWJ完成签到 ,获得积分10
2秒前
大葱鸭完成签到,获得积分10
3秒前
赵纤发布了新的文献求助30
3秒前
nn发布了新的文献求助10
3秒前
苗条丹南完成签到 ,获得积分10
3秒前
知识四面八方来完成签到 ,获得积分10
4秒前
幸运的小子完成签到,获得积分10
4秒前
4秒前
苹果鸭子完成签到 ,获得积分10
4秒前
李先生完成签到,获得积分10
5秒前
扎心发布了新的文献求助10
5秒前
6秒前
6秒前
Luke完成签到,获得积分10
6秒前
科研狗完成签到,获得积分10
7秒前
7秒前
我来电了发布了新的文献求助10
7秒前
SciGPT应助贝果小脑袋采纳,获得10
7秒前
煜琪发布了新的文献求助10
7秒前
8秒前
云中漫步完成签到,获得积分10
8秒前
怕黑的静蕾应助niu采纳,获得10
8秒前
8秒前
8秒前
LuoJiajun完成签到,获得积分10
8秒前
周周完成签到,获得积分10
9秒前
9秒前
9秒前
9秒前
Emma完成签到,获得积分10
9秒前
汪珊珊完成签到 ,获得积分10
10秒前
高分求助中
A new approach to the extrapolation of accelerated life test data 1000
Cognitive Neuroscience: The Biology of the Mind 1000
Technical Brochure TB 814: LPIT applications in HV gas insulated switchgear 1000
ACSM’s Guidelines for Exercise Testing and Prescription, 12th edition 500
Nucleophilic substitution in azasydnone-modified dinitroanisoles 500
不知道标题是什么 500
A Preliminary Study on Correlation Between Independent Components of Facial Thermal Images and Subjective Assessment of Chronic Stress 500
热门求助领域 (近24小时)
化学 材料科学 医学 生物 工程类 有机化学 生物化学 物理 内科学 纳米技术 计算机科学 化学工程 复合材料 遗传学 基因 物理化学 催化作用 冶金 细胞生物学 免疫学
热门帖子
关注 科研通微信公众号,转发送积分 3969033
求助须知:如何正确求助?哪些是违规求助? 3513900
关于积分的说明 11170818
捐赠科研通 3249256
什么是DOI,文献DOI怎么找? 1794708
邀请新用户注册赠送积分活动 875326
科研通“疑难数据库(出版商)”最低求助积分说明 804759