The work considers the hybrid flow shop scheduling problem with stochastic machine breakdowns. The aim of the work is to find a robust solution with the objective of minimizing the makespan. The unique characteristic of the work is to consider that all the machines have different breakdown characteristics and also within the stages those differ among themselves. A new matrix approach is proposed for defining the static solution of the problem. After that a Monte Carlo simulation preceded by a bound reduction permits to define the final robust solution.

Il lavoro consiste nello scheduling di produzione di un sistema Hybrid Flow Shop. LA caratteristica del problema è di considerare macchine differente anche all'interno del singolo stage. Il metodo di risoluzione proposto è un approccio matriciale seguito da una bound reduction e simulazione Montecarlo.

A robust optimization approach for the hybrid flow shop scheduling problem

MARCHETTI, ANDREA
2016/2017

Abstract

The work considers the hybrid flow shop scheduling problem with stochastic machine breakdowns. The aim of the work is to find a robust solution with the objective of minimizing the makespan. The unique characteristic of the work is to consider that all the machines have different breakdown characteristics and also within the stages those differ among themselves. A new matrix approach is proposed for defining the static solution of the problem. After that a Monte Carlo simulation preceded by a bound reduction permits to define the final robust solution.
ING - Scuola di Ingegneria Industriale e dell'Informazione
21-dic-2017
2016/2017
Il lavoro consiste nello scheduling di produzione di un sistema Hybrid Flow Shop. LA caratteristica del problema è di considerare macchine differente anche all'interno del singolo stage. Il metodo di risoluzione proposto è un approccio matriciale seguito da una bound reduction e simulazione Montecarlo.
Tesi di laurea Magistrale
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Utilizza questo identificativo per citare o creare un link a questo documento: https://hdl.handle.net/10589/138035