การวางผังเครื่องจักรด้วยวิธีการดมกลิ่นของฉลามแบบปรับปรุง

Abstract

Machine layout is selection of a machine arrangement within a limited production shop floor. Efficient machine layout can lead to the reduction of material handling distance during production process. Machine layout problem can be classified as a Non-deterministic Polynomial-time hard (NP-hard) problem, which means the number of possible solutions increase exponentially when the problem size increase. In this work, Shark Smell Optimisation Algorithm (SSO) method has been applied for solving machine layout problem. The objectives of this work were to develop the computer aided layout designing program using modified SSO, investigate the appropriate setting of SSO parameters and To compare its performance with other metaheuristics. The computational experiments were conducted using five MLP benchmarking datasets. The analysis of computational experiments suggested that the SSO performance was depended on its parameter setting and results from modified SSO were significantly better than those obtained from conventional SSO in all datasets but it took longer computational time. Likewise, the proposed modified SSO outperformed other metaheuristics especially for medium problem size.

การวางผังเครื่องจักรคือการจัดเรียงเครื่องจักรภายในพื้นที่การผลิตที่มีอยู่อย่างจำกัด ผังเครื่องจักรที่มีประสิทธิภาพสามารถลดระยะทางขนถ่ายวัสดุระหว่างเครื่องจักร และเวลาในการขนถ่ายวัสดุในกระบวนการผลิตได้ ด้วยปัญหาการวางผังเครื่องจักรเป็นปัญหาประเภท Non-deterministic Polynomial-time hard (NP-hard) กล่าวคือ จำนวนคำตอบที่เป็นไปได้จะเพิ่มขึ้นอย่างรวดเร็วแบบเอ็กซ์โพเนนเชียลเมื่อปัญหามีขนาดใหญ่ขึ้น งานวิจัยนี้ได้ประยุกต์ใช้วิธีการดมกลิ่นของฉลาม (Shark Smell Optimisation Algorithm: SSO) เพื่อแก้ปัญหาการวางผังเครื่องจักร โดยมีจุดมุ่งหมายของการวิจัย คือ เพื่อออกแบบและพัฒนาโปรแกรมแก้ปัญหาการวางผังเครื่องจักรด้วยวิธีการดมกลิ่นของฉลามแบบปรับปรุง เพื่อสืบหาการกำหนดค่าปัจจัยที่เหมาะสมของวิธีการดมกลิ่นของฉลามในการประยุกต์แก้ปัญหาการวางผังเครื่องจักร และเปรียบเทียบผลเฉลยที่ได้จากวิธีการดมกลิ่นของฉลามแบบปรับปรุงกับผลเฉลยที่ได้จากการใช้วิธีเมต้าฮิวริสติกส์อื่น ๆ ในงานวิจัยที่เกี่ยวข้อง โดยการทดลองถูกดำเนินการผ่านชุดข้อมูลเทียบเคียง 5 ชุดข้อมูล จากการวิเคราะห์ผลการทดลองทางสถิติพบว่า การกำหนดค่าพารามิเตอร์ที่แตกต่างกันในแต่ละชุดข้อมูลจะส่งผลกระทบถึงสมรรถนะการหาคำตอบของวิธี SSO ผลลัพธ์ที่ได้จากการปรับปรุงวิธี SSO พัฒนาขึ้นอย่างมีนัยสำคัญทางสถิติแต่ใช้เวลาในการประมวลผลมากขึ้น อีกทั้งยังให้ผลลัพธ์ที่ดีกว่าผลลัพธ์ที่ได้จากวิธีเมต้าฮิวริสติกส์รูปแบบอื่น ๆ ในชุดข้อมูลขนาดกลาง