Das Ziel bei der Automobilherstellung ist es, möglichst viele Autos in einem Zeitintervall, z.B. in einer Woche, herzustellen. Die Autos haben verschiedene Merkmale, die meisten davon sind zweiwertig. Zu jeder Sonderausstattung gehört auch ein Preis. Die Aufträge sollen so über die Woche verteilt werden, daß die Auslastung der Produktionsstätte möglichst gleichmäßig bleibt. Auch innerhalb eines Tages muß die Reihenfolge der Fertigung optimal geplant werden. Ein anderes zu optimierendes Kriterium ist die Flexibilität bzw. Adaptivität zu den aufgetretenen Störungen. Zwei Zielfunktionen wurden für das Optimieren der genannten Kriterien eingeführt. Die Optimierung wurde unter Berücksichtigung der Beschränkungen mit den Methoden simulated annealing und Evolutionsstrategie durchgeführt. Ein Vergleich der zwei Verfahren zeigte, daß in der Anfangsphase der Optimierung die Evolutionsstrategie, aber in der Endphase eher die Methode simulated annealing schnellere Konvergenz aufwies. Eine Kombination der zwei Methoden erwies sich als optimal. Die Optimierung wurde anhand eines Industriebeispiels aus dem Gebiet der Radherstellung gezeigt.
Optimizing automotive manufacturing sequences using simulated annealing and genetic algorithms
Optimieren des Fertigungsablaufs in der Fahrzeugindustrie mit der Methode simulated annealing
Control Engineering Practice ; 3 , 4 ; 569-573
1995
5 Seiten, 2 Bilder, 1 Tabelle, 7 Quellen
Aufsatz (Zeitschrift)
Englisch
Optimization of public transport systems using simulated annealing and genetic algorithms
British Library Conference Proceedings | 1994
|Optimization of Public Transit Systems Using Simulated Annealing and Genetic Algorithms
British Library Conference Proceedings | 1996
|Actuator Placement Optimization by Genetic and Improved Simulated Annealing Algorithms (TN)
Online Contents | 1993
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