| LEADER |
04387nam a22003137a 4500 |
| 001 |
1487123 |
| 041 |
|
|
|a eng
|
| 100 |
|
|
|9 474791
|a خريبط، تهاني جبار
|e مؤلف
|
| 245 |
|
|
|a تصغير المجموع الوزني لتخفيض وقت الاتمام وأكبر تأخير في مسألة جدولة الماكنة
|
| 246 |
|
|
|a Minimizing the Sum of Discounted Total Weighted Completion Time and Maximum Lateness in Machine Scheduling Problem
|
| 260 |
|
|
|a الناصرية
|c 2016
|m 1437
|
| 300 |
|
|
|a 1 - 71
|
| 336 |
|
|
|a رسائل جامعية
|
| 502 |
|
|
|b رسالة ماجستير
|c جامعة ذي قار
|f كلية التربية للعلوم الصرفة
|g العراق
|o 0051
|
| 520 |
|
|
|a تناولنا في هذه الرسالة دراسة مسألة جدولة n من النتاجات (jobs) على ماكنة واحدة لتصغير دالة متعددة الأهداف (MOF). والهدف هو إيجاد الحل الأمثل Optimal solution والحلول التقريبية (Near optimal solutions). ودالة متعددة الأهداف MOF تتكون من مجموع دالتي هدف مفردة (P-type). لكن مسألة دالة متعددة الأهداف هي (NP-hard). الدالتين المفردتين هما: 1-مجموع الوزني لتخفيض وقت الإتمام Discounted total weighted completion time Σnj=1wj (1-e-rcj) 2-أكبر تأخير Maximum lateness Lmax. يرمز لدالة متعددة الأهداف 1 // Σnj=1wj (1-e-rcj) + Lmax عندما يكون = 1 hj لكل j حيث hj يمثل الغرامة (الأهمية) للتأخير. درست الحالة العامة عندما يكون hj ≥ 1 أي المسألة 1 // Σnj=1wj (1-e-rcj) + Lhmax. وهما مسألتين لم تدرس من قبل حسب علمنا. للإيجاد الحل الأمثل لحل هذه للمسألة قمنا باستخدام طريقة التفرع والتقيد وقيدين أدنيين (LB1, LB2) وطريقة تنقيبيه للحصول على القيد الأعلى (UB) الذي يستخدمان في عقدة الجذر في شجرة التفرع. برهنت بعض الحالات الخاصة واقترحت بعض قواعد الهيمنة وبرهنت. نتائج الاختبارات الحسابية أثبتت بأن خوارزمية التفرع والتقيد المقترحة فعالة لغاية (50) نتاج في وقت أقل من أو يساوي (30) دقيقة. بما أن مسألتنا هي من النوع المعقد (Strongly NP-hard) قمنا باستخدام طرائق البحث المحلية لإيجاد حلول تقريبية لمسائل أكبر حيث 50 > n وهي: (Ant colony optimization خوارزمية مستعمرة النمل، خوارزمية النحل Bees algorithm وخوارزمية محاكاة الصلب Simulated annealing) عمليا ومن خلال التجارب الحسابية وجدت أن خوارزميات البحث المحلي يمكن أن تحل المسألة إلى (50000) نتاج في فترة زمنية معقولة وكذلك وجدت أن طريقة (Bee algorithm) هي الأفضل في عندما يكون فيها (n ≤ 50) نتاج، إما في المسائل التي تكون فيها (n>50) نتاج فإن خوارزمية (Simulated annealing) هي الأفضل. جميع الأساليب المعتمدة في هذا البحث (خوارزمية التفرع والتقيد، وكذلك خوارزميات البحث المحلي) برمجت باعتماد لغة البرمجة (MATLAB).
|
| 653 |
|
|
|a جدولة الماكنة
|a الدوال متعددة الأهداف
|a طريقة التفرع والتقيد
|
| 700 |
|
|
|9 457627
|a الزويني، محمد كاظم زغير
|g Al-Zuwaini, Mohammed Kadhim Zghair
|e مشرف
|
| 856 |
|
|
|u 9805-016-008-0051-T.pdf
|y صفحة العنوان
|
| 856 |
|
|
|u 9805-016-008-0051-A.pdf
|y المستخلص
|
| 856 |
|
|
|u 9805-016-008-0051-C.pdf
|y قائمة المحتويات
|
| 856 |
|
|
|u 9805-016-008-0051-F.pdf
|y 24 صفحة الأولى
|
| 856 |
|
|
|u 9805-016-008-0051-1.pdf
|y 1 الفصل
|
| 856 |
|
|
|u 9805-016-008-0051-2.pdf
|y 2 الفصل
|
| 856 |
|
|
|u 9805-016-008-0051-3.pdf
|y 3 الفصل
|
| 856 |
|
|
|u 9805-016-008-0051-O.pdf
|y الخاتمة
|
| 856 |
|
|
|u 9805-016-008-0051-R.pdf
|y المصادر والمراجع
|
| 930 |
|
|
|d y
|
| 995 |
|
|
|a Dissertations
|
| 999 |
|
|
|c 881319
|d 881319
|
