A memetic algorithm for the cost-oriented robotic assembly line balancing problem

Pereira, Jordi; Ritt, Marcus; Vásquez, Óscar C.

doi:10.1016/j.cor.2018.07.001

Cited by 46 publications

(16 citation statements)

References 48 publications

Supporting

Mentioning

Contrasting

Unclassified

Order By: Relevance

“…There is a plenty of different heuristic algorithms (including Tabu search, GA, SA, PSO, Ant and Bee colony, and etc.) among which SA and Tabu search algorithms based on their merits are employed extensively for optimization of different problems and processes [13][14][15][16][17][18]. Easy to program and converge fast are the significant advantages of using TS algorithm.…”

Section: Designing the Solution Methodsmentioning

confidence: 99%

Multi-criteria optimization of multi product assembly line using hybrid Tabu-SA algorithm

Tavakoli

2020

SN Appl. Sci.

View full text Add to dashboard Cite

In this paper, a multi-criteria optimization problem has been addressed including minimizing three important objectives: (a) total amount of fines for untimely production of orders; (b) total carrier rails' time including the preparation times of the stations; and (c) total cost of feeding outside the work station plan. In order to consider the relative importance of the stated goals, all costs/fines have been weighed. The proposed problem is one the nondeterministic polynomial complex problems, for which no comprehensive solution has been presented. Hence, to find the optimal answer in a reasonable time, Tabu search (TS) and simulated annealing (SA) algorithms have been used. Furthermore, to obtain the merits of the stated algorithms, a combination of both has been employed (Tabu-SA algorithm). To illustrate the performance of the proposed method, two numerical examples have been solved. The computational results indicate the high speed of integrated search algorithm and the superiority of the quality of its solutions. Based on the results, the proposed hybrid Tabu-SA algorithm has a remarkable advantage in comparison with TS and SA algorithms in terms of convergence rate. The total cost has been reduced at 24% using the proposed hybrid Tabu-SA algorithm. Besides, the computing time was improved at 29% and 46% using the proposed procedure respectively.Keywords Multi-criteria optimization · Multi modal assembly lines (MMAL) · Tabu search (TS) algorithm · Simulated annealing (SA) algorithm * Ahmad Tavakoli, tavakoli-a@um.ac.ir |

show abstract

Section: Designing the Solution Methodsmentioning

confidence: 99%

Multi-criteria optimization of multi product assembly line using hybrid Tabu-SA algorithm

Tavakoli

2020

SN Appl. Sci.

View full text Add to dashboard Cite

show abstract

“…Pereira ve ark. [28] maliyet odaklı RMHD üzerinde çalışmışlardır. Çalışmalarında sabit kurulum ve değişken işletme maliyetlerini en aza indirmeyi amaçlayan, istasyonlara görev ve robot atamalarının ortaklaşa yapıldığı model önermişlerdir.…”

Section: Robotik Montaj Hattı Dengelemeunclassified

İnsan-Robot İş Bi̇rli̇ği̇ İle Çok Amaçli Montaj Hatti Dengeleme

Özmen¹,

KARACAN²,

Şahin³

2022

Adıyaman Üniversitesi Mühendislik Bilimleri Dergisi

View full text Add to dashboard Cite

Sanayi Devriminden itibaren, artan rekabete uyum sağlamak için robotlar üretimde ve montaj hatlarında insanların yanında yer almaya başlamıştır. İnsan ve robot birbirinden çok farklı dinamiklere sahip iki farklı yapı oldukları için montaj hattı dengeleme (MHD) problemi daha karmaşık hale gelmektedir. Robotik montaj hattı dengeleme (RMHD) literatürde güncel olarak çalışılan konular arasında yer almaktadır fakat insan robot iş birliği ile MHD problemi yeni bir çalışma alanıdır. Bu çalışmada insan-robot iş birliği ile montaj hattı dengeleme probleminin çözümü için yeni bir matematiksel model önerilmiştir. Önerilen modelde, literatürdeki RMHD çalışmalarından farklı olarak insanın ve robotun birlikte çalışması durumuna ek olarak aynı istasyona insan ve robot birlikte çalışmasının sakıncalı olduğu durumlar da dikkate alınmıştır. Gerçek hayatta montaj hatlarının performansı birbirleriyle çelişen birçok amaçla değerlendirilmektedir. Bütün bunlar göz önünde bulundurularak, insan robot iş birliği ile MHD problemine Çok Kriterli Karar Verme (ÇKKV) ve hedef programlama tekniklerinin entegre edildiği çok amaçlı çözüm yaklaşımı önerilmiştir. Önerilen yaklaşımda, robot/insan çalışan maliyeti, çevrim süresi ve iş istasyonu sayısının minimize edilmesi amaçlanmıştır. Bu amaçların öncelik sıralamaları üretilen ürüne, firmaya vb. sebeplerden dolayı farklılık göstermektedir. Bu nedenle üç amacın önem sırasından bağımsız olarak optimal MHD çözümü bulunmuştur. Amaçların bütün farklı önem sırasının kombinasyonu için model sırasıyla GAMS yazılımı ile çözdürülerek sonuçlar elde edilmiştir. Sonuçlar, altı kriter (robot/insan çalışan maliyeti, çevrim süresi, iş istasyonu sayısı, hat etkinliği, düzgünlük indeksi ve denge gecikmesi) açısından ÇKKV yaklaşımları olan BWM-MABAC sonuçlarına göre en iyi MHD seçeneği belirlenmiştir. Kriter ağırlıklarının duyarlılık analizi yapılarak, kriter ağırlıklarının sonuçlarının sağlamlığı incelemiştir. Önerilen yaklaşım örnek veri seti üzerinde uygulanmış ve sonuçları analiz edilmiştir.

show abstract

“…The second group includes studies using metaheuristic approaches. Genetic algorithm (Gurevsky et al, 2012;Alavidoost et al, 2015;Mura and Dini, 2016;Jusop and Rashid, 2016;Zhang et al, 2020), artificial bee colony algorithm (Tang et al, 2016;Zhao et al, 2016;Zhang et al, 2018), ant colony optimization (Zheng et al, 2012;Samouei and Dezfoulian, 2017;Huo et al, 2018;Huang et al, 2020), discrete cuckoo search , hybrid genetic algorithm (Lin et al, 2009), simulated annealing (Dong et al, 2018;, memetic algorithm (Pereira et al, 2018), fish school search algorithm (De Albuquerque et al, 2016); migrating birds optimization metaheuristic (Janardhanan et al 2019), multi-objective evolution strategies (Yoosefelahi et al, 2012;Zacharia & Nearchou, 2016).…”

Section: Literature Reviewmentioning

confidence: 99%

A linear physical programming model for assembly line balancing problem

Akpınar¹

2021

JER is an international, peer-reviewed journal that publishes f

View full text Add to dashboard Cite

This paper deals with the mixed-model assembly line balancing problem. This type of line is applied to more than one similar model of a product in an intermixed order. Despite their widespread use, these lines have received little attention in the literature. Metaheuristics, heuristics and mathematical programming techniques are developed to solve these types of assembly line balancing problems. However, linear physical programming method has never used. In this paper, a linear physical programming model is proposed for balancing a mixed-model assembly line. The performance of the proposed model is applied to a numerical example to analyze the usage of the methodology. Five objectives are considered in the model and the outperformance of the methodology is demonstrated by comparing it to a different approach. According to the results, it has been seen that the proposed linear physical programming model is practical and useful approach for mixed-model assembly line balancing problems.

show abstract

A memetic algorithm for the cost-oriented robotic assembly line balancing problem

Cited by 46 publications

References 48 publications

Multi-criteria optimization of multi product assembly line using hybrid Tabu-SA algorithm

Multi-criteria optimization of multi product assembly line using hybrid Tabu-SA algorithm

İnsan-Robot İş Bi̇rli̇ği̇ İle Çok Amaçli Montaj Hatti Dengeleme

A linear physical programming model for assembly line balancing problem

Contact Info

Product

Resources

About