دانلود و نمایش مقالات مرتبط با makespan::صفحه 1
بلافاصله پس از پرداخت دانلود کنید

با سلام خدمت کاربران در صورتی که با خطای سیستم پرداخت بانکی مواجه شدید از طریق کارت به کارت (6037997535328901 بانک ملی ناصر خنجری ) مقاله خود را دریافت کنید (تا مشکل رفع گردد). 

نتیجه جستجو - makespan

تعداد مقالات یافته شده: 28
ردیف عنوان نوع
1 Truck scheduling in a multi-door cross-docking center with partial unloading : Reinforcement learning-based simulated annealing approaches
زمانبندی کامیون در یک مرکز متصل متقابل چند درب با تخلیه جزئی: رویکردهای بازپخت شبیه سازی شده مبتنی بر یادگیری تقویتی -2020
In this paper, a truck scheduling problem at a cross-docking center is investigated where inbound trucks are also used as outbound. Moreover, inbound trucks do not need to unload and reload the demand of allocated destination, i.e. they can be partially unloaded. The problem is modeled as a mixed integer program to find the optimal dock-door and destination assignments as well as the scheduling of trucks to minimize makespan. Due to model complexity, a hybrid heuristic-simulated annealing is developed. A number of generic and tailor-made neighborhood search structures are also developed to efficiently search solution space. Moreover, some reinforcement learning methods are applied to intellectually learn more suitable neighborhood search structures in different situations. Finally, the numerical study shows that partial unloading of compound trucks has a crucial impact on makespan reduction.
Keywords: Logistics | Cross docking | Truck scheduling | Simulated annealing | Reinforcement learning
مقاله انگلیسی
2 Deep reinforcement learning based AGVs real-time scheduling with mixed rule for flexible shop floor in industry 4.0
زمانبندی مبتنی بر یادگیری تقویتی عمیق مبتنی بر AGV با قاعده مختلط برای کف انعطاف پذیر در صنعت 4.0-2020
Driven by the recent advances in industry 4.0 and industrial artificial intelligence, Automated Guided Vehicles (AGVs) has been widely used in flexible shop floor for material handling. However, great challenges aroused by the high dynamics, complexity, and uncertainty of the shop floor environment still exists on AGVs real-time scheduling. To address these challenges, an adaptive deep reinforcement learning (DRL) based AGVs real-time scheduling approach with mixed rule is proposed to the flexible shop floor to minimize the makespan and delay ratio. Firstly, the problem of AGVs real-time scheduling is formulated as a Markov Decision Process (MDP) in which state representation, action representation, reward function, and optimal mixed rule policy, are described in detail. Then a novel deep q-network (DQN) method is further developed to achieve the optimal mixed rule policy with which the suitable dispatching rules and AGVs can be selected to execute the scheduling towards various states. Finally, the case study based on a real-world flexible shop floor is illustrated and the results validate the feasibility and effectiveness of the proposed approach.
Keywords: Automated guided vehicles | Real-time scheduling | Deep reinforcement learning | Industry 4.0
مقاله انگلیسی
3 Optimizing temporary work and overtime in the Time Cost Quality Trade-offProblem
بهینه سازی کار موقت و اضافه کاری در مسٔله تقابل کیفیت هزینه زمان -2020
In spite of its significant contribution to project success, quality has been scarcely addressed in the lit- erature on deterministic project scheduling problems. Although it is recognized that higher qualities are associated with longer processing times, no relationship between quality and resource consumption has been analytically derived to support this statement. As manufacturing projects can be accelerated us- ing additional manpower such as overtime and temporary workers, we derive an analytical relationship between quality and manpower since overtime and overmanning negate quality. We also take into ac- count productivity losses due to overmanning. Contrary to most previous contributions that focus on the project overall quality as an aggregation of quality levels attained at the individual activities, we impose each activity to reach a minimum quality threshold, which is consistent with project management prac- tices. Consequently, we develop a mixed integer linear programming (MILP) to optimize temporary work and overtime so as to accelerate a project with quality and productivity considerations. The objective is to simultaneously determine for each activity the number of permanent, temporary and overtime work- ers over the processing periods in order to minimize the makespan, the total cost and the overall quality losses subject to individual quality constraints, precedence relationships, nonpreemption and availability of resources. Our approach is successfully applied on numerous instances based on a real project of a high speed locomotive as well as on other projects taken from the literature.
Keywords: Project scheduling | Time Cost Quality Trade-offProblem | Activity quality | Temporary work | Overtime
مقاله انگلیسی
4 الگوریتم تکاملی چند هدفه مبتنی بر شبکه عصبی برای زمانبندی گردش کار پویا در محاسبات ابری
سال انتشار: 2020 - تعداد صفحات فایل pdf انگلیسی: 16 - تعداد صفحات فایل doc فارسی: 45
زمانبندی گردشکار یک موضوع پژوهشی است که به طور گسترده در محاسبات ابری مورد مطالعه قرار گرفته است و از منابع ابری برای کارهای گردش کار استفاده می¬شود و برای این منظور اهداف مشخص شده در QoS را لحاظ می¬کند. در این مقاله، مسئله زمانبندی گردش کار پویا را به عنوان یک مسئله بهینه سازی چند هدفه پویا (DMOP) مدل می¬کنیم که در آن منبع پویایی سازی بر اساس خرابی منابع و تعداد اهداف است که ممکن است با گذر زمان تغییر کنند. خطاهای نرم افزاری و یا نقص سخت افزاری ممکن است باعث ایجاد پویایی نوع اول شوند. از سوی دیگر مواجهه با سناریوهای زندگی واقعی در محاسبات ابری ممکن است تعداد اهداف را در طی اجرای گردش کار تغییر دهد. در این مطالعه یک الگوریتم تکاملی چند هدفه پویا مبتنی بر پیش بینی را به نام الگوریتم NN-DNSGA-II ارائه می¬دهیم و برای این منظور شبکه عصبی مصنوعی را با الگوریتم NGSA-II ترکیب می¬کنیم. علاوه بر این پنج الگوریتم پویای مبتنی بر غیرپیش بینی از ادبیات موضوعی برای مسئله زمانبندی گردش کار پویا ارائه می¬شوند. راه¬حل¬های زمانبندی با در نظر گرفتن شش هدف یافت می¬شوند: حداقل سازی هزینه ساخت، انرژی و درجه عدم تعادل و حداکثر سازی قابلیت اطمینان و کاربرد. مطالعات تجربی مبتنی بر کاربردهای دنیای واقعی از سیستم مدیریت گردش کار Pegasus نشان می¬دهد که الگوریتم NN-DNSGA-II ما به طور قابل توجهی از الگوریتم¬های جایگزین خود در بیشتر موارد بهتر کار می¬کند با توجه به معیارهایی که برای DMOP با مورد واقعی پارتو بهینه در نظر گرفته می¬شود از جمله تعداد راه¬حل¬های غیرغالب، فاصله¬گذاری Schott و شاخص Hypervolume.
مقاله ترجمه شده
5 An interval-stochastic programming based approach for a fully uncertain multi-objective and multi-mode resource investment project scheduling problem with an application to ERP project implementation
یک رویکرد مبتنی بر برنامه نویسی فاصله ای تصادفی برای یک هدف چندجانبه کاملاً نامشخص و برنامه زمانبندی پروژه سرمایه گذاری منابع چند حالته با برنامه ای برای اجرای پروژه ERP-2020
Most of the real-life project scheduling cases may involve different types of uncertainties simultane- ously such as randomness, fuzziness and dynamism. Based on this motivation, the present paper pro- poses a novel interval programming and chance constrained optimization based hybrid solution approach for a fully uncertain, multi-objective and multi-mode resource investment project scheduling problem (MRIPSP). The classical discrete-time binary integer programming formulation of the problem is extended by incorporating both the interval-valued and interval-stochastic project parameters as well as variables. In addition to the uncertain project parameters/inputs, the completion times of the activities which rep- resent the project schedule and the availabilities of the renewable project resources are also stated as uncertain project variables and represented by interval numbers. Then, the proposed interval-stochastic multi-mode resource investment project scheduling (IS-MRIPSP) model is converted into its crisp equiva- lent form by using the proposed approach. The proposed approach is also able to consider different types of project scheduling risks and produces more reliable and risk-free solutions according to the project manager’s attitude toward risks. Furthermore, in addition to the classical makespan objective, effective and efficient utilization of the renewable project resources, i.e., human resources, is also targeted. The efficiency and reliability factors of the human resources are also taken into consideration. In order to generate balanced project schedules which tradeoffbetween the project time and total human resource costs, compromise programming approach is adapted. Finally, in order to test the validity and practicality of the proposed approach, a real-life application is presented for an enterprise resource planning (ERP) implementation project scheduling problem of an international industrial software company.
Keywords: Resource investment project scheduling | Interval programming | Chance-constrained programming | Human resource allocation | ERP project management | Risk attitude
مقاله انگلیسی
6 تعادل بار در محاسبات ابری: یک تصویر بزرگ
سال انتشار: 2020 - تعداد صفحات فایل pdf انگلیسی: 10 - تعداد صفحات فایل doc فارسی: 27
زمان بندی یا تخصیص درخواست کاربر (وظایف) در محیط ابری یک مساله بهینه سازی NP-hard است. مطابق با زیرساخت ابری و درخواست های کاربران، سیستم ابری همراه با برخی بارها (که ممکن است کم باری یا اضافه بار یا بار متعادل باشد) اختصاص داده می شود. شرایطی همانند کم باری یا اضافه بار سبب خرابی سیستم مرتبط با مصرف توان، زمان اجرا، خرابی ماشین و غیره شود. بنابراین، توازن بار برای غلبه بر تمامی مشکلات اشاره شده فوق مورد نیاز است. این توازن بار کارها (آن ها ممکن است وابسته یا مستقل باشند) بر ماشین های مجازی (VM) جنبه مهمی از زمان بندی کارها در ابرها است. انواع مختلف بارها در شبکه ابری همانند بار حافظه، بار محاسباتی (CPU)، بار شبکه و غیره وجود دارد. توازن بار مکانیزم شناسایی نودهای اضافه بار و کم بار و سپس توزان بار در بین آن ها است. محققان روش های مختلف توازن بار را در محاسبات ابری برای بهینه سازی پارمترهای مختلف عملکرد پیشنهاد داده اند. ما یک طبقه بندی را برای الگوریتم های توزان بار در ابر ارائه کرده ایم. توضیح کوتاهی از پارامترهای عملکرد در ادبیات و اثرات آن ها در این مقاله ارائه شده است. به منظور تحلیل عملکرد الگوریتم های مبتنی بر اکتشاف ، شبیه سازی ها در شبیه ساز CloudSim انجام شده است و نتایج به طور کامل ارائه شده است.
کلید واژه ها: محاسبات ابری | مصرف انرژی | تعادل بار | مجازی سازی | ماشین مجازی | تخصیص وظیفه
مقاله ترجمه شده
7 Modelling and simulation of security-aware task scheduling in cloud computing based on Blockchain technology
مدل سازی و شبیه سازی برنامه ریزی کار وظیفه آگاهانه در محاسبات ابری مبتنی بر فناوری بلاکچین -2019
Although a lot of work has been done in the domain, tasks scheduling and resource allocation in cloud computing remain the challenging problems for both industry and academia. Security in scheduling in highly distributed computing environments is one of the most important criteria in the era of personalization of the cloud services. Blockchain became recently a promising technology for integration with the cloud clusters and improvement of the security of cloud transactions and access to data and application codes. In this paper, we developed a new model of the cloud scheduler based on the blockchain technology. Differently to the other similar models, we tried to offload the implementation of the blockchain modules. We developed a novel ’proof–- of–schedule’ consensus algorithm (instead of ’proof–of–work’) and used the Stackelberg games for the improvement of the approval of the generated schedules. The developed model has been experimentally simulated and validated by using the new original cloud simulator. The proposed Blockchain Scheduler was also compared with other selected cloud schedulers. The experiments shows that the applied approach improved significantly the efficiency of prepared schedules, in most cases, simulator returns a schedule with better makespan than existing individual scheduling modules.
Keywords: Cloud scheduling | Blockchain | Stackelberg game | Proof of schedule
مقاله انگلیسی
8 Single machine scheduling with controllable processing times and an unavailability period to minimize the makespan
زمان بندی ماشین تک گانه با زمان های پردازش قابل کنترل و یک دوره زمانی دسترسی ناپذیری برای به حداقل رساندن بازه زمانی ساخت-2018
We study a single machine scheduling problem, where job processing times are controllable, and there is a fixed machine unavailability interval. We assume that the job processing time is a convex decreasing function of the amount of resource allocated to its processing operation. We further assume that there is a budget restriction on the total resource allocation cost. Our aim is to find a job schedule that minimizes the makespan. We prove that the problem is NP-hard and develop both a constant factor approximation algorithm and a fully polynomial time approximation scheme (FPTAS) for solving it. The FPTAS is obtained despite the fact that we could not design a pseudo-polynomial time algorithm for finding the optimal solution.
keywords: Single machine scheduling |Machine unavailability period |Controllable processing time |Resource allocation |Approximation algorithm |Makespan
مقاله انگلیسی
9 Selection of risk response actions with consideration of secondary risks
انتخاب اقدامات واکنش به خطر با توجه به خطرات ثانویه-2018
Secondary risk in project risk management refers to the risk that arises as a direct result of implementing a risk response action (RRA). It is important for project managers (PMs) to consider the effects caused by the secondary risks in the process of RRA selection. The purpose of this paper is to propose an optimization method to address the problem of selecting risk response actions (RRAs) with consideration of secondary risk which is seldom considered in the existing studies. The optimization model aims to minimize the total risk costs with time constraint being placed on the project makespan. By solving the model, an optimal set of RRAs along with the earliest start time for each activity can both be obtained. The results show that secondary risk plays an important role in the process of RRA selection. Project managers should allocate more budget for responding the project risk when the secondary risk is considered, and consider all factors relating to both time and cost so as to select appropriate RRAs to mitigate primary risk and secondary risk.
keywords: Project risk management (PRM) |Risk response action (RRA) selection |Secondary risk |Optimization |Project scheduling
مقاله انگلیسی
10 الگوریتم متعادل کننده بار با محدودیت مهلت منعطف برای محاسبات ابری
سال انتشار: 2018 - تعداد صفحات فایل pdf انگلیسی: 8 - تعداد صفحات فایل doc فارسی: 19
در دهه اخیر، الگوریتم های متعادل کننده بار زیادی برای رایانش ابری ارائه شده است، اما هیچ یک از این الگوریتم ها انعطاف لازم را با تعادل بار برقرار نکرده اند. ما به ارائه یک نوع معماری ابری پرداخته ایم که توانایی اداره حداکثر درخواست کاربر را پیش از مواجهه با مهلت زمانی (deadline ) در اختیار داشته و یک مکانیزم انعطاف پذیر را با کمک حداقل مقدار جریان با تکیه بر استراتژی ماشه ، فراهم می کند. نتایج رایانش ( جدول 1 و شکل های 2-5) نشان می دهند که این الگوریتم توسعه داده شده، زمان makespan را کاهش داده و نرخ پذیرش task را بیش از 10% در مقایسه با الگوریتم min-min، 30% در مقایسه با الگوریتم دریافت خدمات به ترتیب ورود ( FCFS) و کوتاهترین کار نخست (SJF)، در کلیه شرایط افزایش می دهد.
کلمات کلیدی: مقیاس پذیری | زمان مصرف شده | ماشین مجازی | انعطاف پذیری | زمانبندی وظیفه
مقاله ترجمه شده
rss مقالات ترجمه شده rss مقالات انگلیسی rss کتاب های انگلیسی rss مقالات آموزشی
logo-samandehi
بازدید امروز: 3521 :::::::: بازدید دیروز: 3097 :::::::: بازدید کل: 37788 :::::::: افراد آنلاین: 45