Tesi etd-11292010-123540 |
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Tipo di tesi
Tesi di laurea specialistica
Autore
LITTERA, ANDREA
URN
etd-11292010-123540
Titolo
Applicazioni di tecniche metaeuristiche al problema del group technology
Dipartimento
INGEGNERIA
Corso di studi
INGEGNERIA GESTIONALE
Relatori
relatore Prof. Braglia, Marcello
relatore Dott. Frosolini, Marco
relatore Dott. Zammori, Francesco
relatore Dott. Frosolini, Marco
relatore Dott. Zammori, Francesco
Parole chiave
- cell formation problem
- group tecnology
- metaeuristiche
Data inizio appello
15/12/2010
Consultabilità
Completa
Riassunto
Questo lavoro di tesi propone un Modified Harmony Search Optimization Algorithm (MHSO), da applicare alla risoluzione di problemi di group technology, sempre più frequenti nelle realtà industriali di oggi.
La filosofia dell’algoritmo è quella di simulare il processo che guida il musicista durante tutta la sua vita, nella creazione di musiche ed armonie e che lo porta a realizzarne sempre di migliori. Per valutare la bontà dell’algoritmo, dopo la sua realizzazione, l’MHSO è stato direttamente confrontato con un algoritmo di ottimizzazione di tipo Ant Colony (ACO-CF), di recente realizzazione e risultato uno dei più efficienti sul mercato. L’MHSO è in grado di trovare una soluzione del problema sia che si imposti il numero di celle desiderato, sia che si lasci a lui il compito d ottimizzare tale parametro.
I risultati ottenuti dimostrano che la nuova procedura esplora con successo anche ampi spazi trovando un numero significativo di soluzioni molto buone in entrambi i casi. I risultati sono stati ampliamente descritti e discussi.
La filosofia dell’algoritmo è quella di simulare il processo che guida il musicista durante tutta la sua vita, nella creazione di musiche ed armonie e che lo porta a realizzarne sempre di migliori. Per valutare la bontà dell’algoritmo, dopo la sua realizzazione, l’MHSO è stato direttamente confrontato con un algoritmo di ottimizzazione di tipo Ant Colony (ACO-CF), di recente realizzazione e risultato uno dei più efficienti sul mercato. L’MHSO è in grado di trovare una soluzione del problema sia che si imposti il numero di celle desiderato, sia che si lasci a lui il compito d ottimizzare tale parametro.
I risultati ottenuti dimostrano che la nuova procedura esplora con successo anche ampi spazi trovando un numero significativo di soluzioni molto buone in entrambi i casi. I risultati sono stati ampliamente descritti e discussi.
File
Nome file | Dimensione |
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Appendice.pdf | 141.68 Kb |
Bibliografia.pdf | 46.88 Kb |
Capitoli4_5.pdf | 84.65 Kb |
Capitolo3.pdf | 2.29 Mb |
Frontesp...tract.pdf | 336.43 Kb |
Indice_C...li1_2.pdf | 518.36 Kb |
Ringraziamenti.pdf | 11.20 Kb |
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