تصميم نموذج خوارزمية جينية-عصبية لحل مشكلة جدولة ورش العمل المضببة في حالة الأهداف المتعددة : دراسة حالة
Other Title(s)
Design a model of a genetic algorithm-neuro to solve fuzzy job shop scheduling problem in the case of multi-objectives (case study) : (quoted research)
Joint Authors
عبد الكريم عبد الأمير عبد الكريم
محمد عبود طاهر
Source
Issue
Vol. 12, Issue 25 (30 Jun. 2020), pp.26-53, 28 p.
Publisher
University of Basrah College of Administration and Economics
Publication Date
2020-06-30
Country of Publication
Iraq
No. of Pages
28
Main Subjects
Economics & Business Administration (Multidisciplinary)
Topics
Abstract AR
تبنت هذه الدراسة منهج وأطار عمل لبناء نموذج هجين باستخدام انظمة الذكاء الاصطناعي المتمثلة بالشبكات العصبية هوبفيلد و الخوارزمية الجينية، لحل أي مشكلة من مشاكل جدولة ورش العمل المضبب (FJSSP) من خلال تضبيب أوقات المعالجة بعدد ضبابي ثلاثي و تضبيب تاريخ الاستحقاق بعدد ضباب ثنائي، أذ استعملت الشبكات العصبية هوبفيلد لتحسين أداء الخوارزمية الجينية من خلال توليد جيل الأولية بحجم P، يمثل حلول قريبة الى الامثلية، تستخدم من قبل الخوارزمية الجينية لإجراء عملية التزاوج و التداخل الابدالي و الطفرة.
تم تطبيق الدراسة على شركة الغدير للطباعة والنشر المحدودة، أذ تم تسجيل أوقات المعالجة المضببة وتاريخ الاستحقاق المضبب لأربع أعمال مختلفة تعالج من قبل أحد عشر ماكنة حسب طبيعة العمل، وبالاعتماد على البيانات التاريخ في سجلات الشركة.
و أخيراً تمكنت الدراسة من الوصول الى مجموعة من الاستنتاجات، أهمها تحقيق فرضية البحث المتضمنة، أن النموذج الهجين المقترح من قبل الباحث يكون أفضل في الحصول على تتابع الأعمال الامثل؛ لتقليل وقت الانتهاء والوصول الى رضا الزبون من خلال تسليم المنتج بتاريخ الاستحقاق المحدد من اسلوب تضبيب الشبكات العصبية واسلوب تضبيب الخوارزمية الجينية.
Abstract EN
This study adopted a methodology of work to build a hybrid model using the artificial intelligence systems, which is represented in Hopfield neural networks and the genetic algorithm .Resolving any Fuzzy Job Shop Scheduling Problem (FJSSP) is through fuzzing the processing times by a triple fuzzy number and fuzzing due date by a double fuzzy number.
Hopfield's neural networks are used to improve the performance of the genetic algorithm by generating an initial generation of P size, represents near-optimization solutions, used by the genetic algorithm to perform mating, crossover, and mutation.
The study was applied to Al-Ghadeer Printing and Publishing Co.
Ltd., where the fuzzy processing times and the fuzzy due date of the four different jobs were processed by eleven machines according to the nature of the job and based on the data in the company records.
Finally, the study was able to reach a set of conclusions, the most important of which is to achieve the hypothesis of the involved research.
The hybrid model proposed by the researcher will be better in obtaining the optimal jobs sequence, to reduce the finish time and to reach customer satisfaction by delivering the product at the due date through the method of fuzzing the neural networks and the method of fuzzing the genetic algorithm.
American Psychological Association (APA)
محمد عبود طاهر وعبد الكريم عبد الأمير عبد الكريم. 2020. تصميم نموذج خوارزمية جينية-عصبية لحل مشكلة جدولة ورش العمل المضببة في حالة الأهداف المتعددة : دراسة حالة. دراسات إدارية،مج. 12، ع. 25، ص ص. 26-53.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1233631
Modern Language Association (MLA)
محمد عبود طاهر وعبد الكريم عبد الأمير عبد الكريم. تصميم نموذج خوارزمية جينية-عصبية لحل مشكلة جدولة ورش العمل المضببة في حالة الأهداف المتعددة : دراسة حالة. دراسات إدارية مج. 12، ع. 25 (حزيران 2020)، ص ص. 26-53.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1233631
American Medical Association (AMA)
محمد عبود طاهر وعبد الكريم عبد الأمير عبد الكريم. تصميم نموذج خوارزمية جينية-عصبية لحل مشكلة جدولة ورش العمل المضببة في حالة الأهداف المتعددة : دراسة حالة. دراسات إدارية. 2020. مج. 12، ع. 25، ص ص. 26-53.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1233631
Data Type
Journal Articles
Language
Arabic
Notes
يتضمن مراجع ببليوجرافية : ص. 52-53
Record ID
BIM-1233631