Home
Giới thiệu
Tài khoản
Đăng nhập
Quên mật khẩu
Đổi mật khẩu
Đăng ký tạo tài khoản
Liệt kê
Công trình khoa học
Bài báo trong nước
Bài báo quốc tế
Sách và giáo trình
Thống kê
Công trình khoa học
Bài báo khoa học
Sách và giáo trình
Giáo sư
Phó giáo sư
Tiến sĩ
Thạc sĩ
Lĩnh vực nghiên cứu
Tìm kiếm
Cá nhân
Nội dung
Góp ý
Hiệu chỉnh lý lịch
Thông tin chung
English
Đề tài NC khoa học
Bài báo, báo cáo khoa học
Hướng dẫn Sau đại học
Sách và giáo trình
Các học phần và môn giảng dạy
Giải thưởng khoa học, Phát minh, sáng chế
Khen thưởng
Thông tin khác
Tài liệu tham khảo
Hiệu chỉnh
Số người truy cập: 112,298,152
Joint Maintenance Scheduling and Routing Optimization for Geographically Dispersed Production Systems
Tác giả hoặc Nhóm tác giả:
H.S.H. Nguyen, P. Do, B. Iung and H.C. Vu
Nơi đăng:
10th IMA International Conference on Modelling in Industrial Maintenance and Reliability;
S
ố:
xx;
Từ->đến trang
: xxx;
Năm:
2018
Lĩnh vực:
Kỹ thuật;
Loại:
Báo cáo;
Thể loại:
Quốc tế
TÓM TẮT
We develop a joint optimization between maintenance planning based on dynamic grouping approach and maintenance team routing for a geographically dispersed production system (GDPS). First, the interactions between the maintenance planning and routing scheduling are analyzed and formulated. A joint implementation of Local Search Genetic Algorithm (LSGA) and a new maintenance routing algorithm based on Branch and Bound (BAB) is then proposed to solve the joint optimization problem. The uses and advantages of the proposed joint optimization approach are illustrated through a numerical example of a GDPS consisting of fifteen components located in five different sites
ABSTRACT
We develop a joint optimization between maintenance planning based on dynamic grouping approach and maintenance team routing for a geographically dispersed production system (GDPS). First, the interactions between the maintenance planning and routing scheduling are analyzed and formulated. A joint implementation of Local Search Genetic Algorithm (LSGA) and a new maintenance routing algorithm based on Branch and Bound (BAB) is then proposed to solve the joint optimization problem. The uses and advantages of the proposed joint optimization approach are illustrated through a numerical example of a GDPS consisting of fifteen components located in five different sites
© Đại học Đà Nẵng
Địa chỉ: 41 Lê Duẩn Thành phố Đà Nẵng
Điện thoại: (84) 0236 3822 041 ; Email: dhdn@ac.udn.vn