An Artificial Neural Network Based Simulation Metamodeling Approach for Dual Resource Constrained Assembly Line

机译：双资源受限装配线的基于人工神经网络的仿真元建模方法

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The main objective of this study is to find the optimum values of design and operational parameters related to worker flexibility in a Dual Resource Constrained (DRC) assembly line considering the performance measures of Hourly Production Rate (HPR), Throughput Time (TT) and Number of Worker Transfers (NWT). We used Artificial Neural Networks (ANN) as a simulation metamodel to estimate DRC assembly line performances for all possible alternatives. All alternatives were evaluated with respect to a utility function which consists of weighted sum of normalized performance measures.

机译：这项研究的主要目的是在考虑到每小时生产率（HPR），通过时间（TT）和数量的性能指标的情况下，在双资源受限（DRC）装配线上找到与工人灵活性相关的设计和操作参数的最佳值。工人转移（NWT）。我们使用人工神经网络（ANN）作为模拟元模型来估算所有可能替代方案的DRC装配线性能。关于效用函数，对所有替代方案进行了评估，效用函数由归一化的绩效指标的加权和组成。

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来源
《International Conference on Artificial Neural Networks(ICANN 2006) pt.2; 20060910-14; Athens(GR)》|2006年|1002-1011|共10页
会议地点 Athens(GR)
作者
Gokalp Yildiz; Ozgur Eski;
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作者单位

Dokuz Eylul University, Faculty of Engineering, Industrial Engineering Dept., 35100 Bornova-Izmir, Turkey;

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会议组织
原文格式 PDF
正文语种 eng
中图分类人工智能理论;
关键词

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