群知能と進化的計算の国際ジャーナル

概要

コンピュータシミュレーション、実験計画法、粒子群最適化を統合して生産ラインの効率を最適化

モルテザ・カラジ・アサディ*、セイエド・モジブ・ザーライ、ジャラル・タグディシ

この論文の目的は、コンピュータシミュレーション、実験計画法 (DOE)、粒子群最適化 (PSO) アルゴリズムを統合して、製造システムの生産性を最適化することです。カラー工場の生産性の最適化を本研究のケースとして検討しました。主要因子の影響を評価および推定するために、高レベルと上レベルおよび中心点を持つ 2n 要因計画を検討しました。重要な因子を取得した後、最急上昇法と応答曲面法 (RSM) アプローチを使用して、重要な因子のローカル最適設定を決定しました。最後に、PSO 法のコンピュータプログラミングによってグローバル最適生産性が達成されました。最終結果に基づくと、最大生産性は、労働者数 (B) = 26 およびリフターの故障時間 (C) = 78.04 分に関連する 87.23 のポイントで発生します。さらに、他の 2 つの因子 A (デルパックミキサーのサービス率) と D (パーミルの数) は、生産性を最大化するために低いレベルに配置する必要があります。