+ All Categories
Home > Documents > ก ก ˘ˇ ˆ˙˝ ˆก˚ ! ˛#$ -...

ก ก ˘ˇ ˆ˙˝ ˆก˚ ! ˛#$ -...

Date post: 09-Aug-2019
Category:
Upload: dothu
View: 229 times
Download: 0 times
Share this document with a friend
14
☺☯ 13 Received 23 August 2012 Accepted 5 October 2012 กกDevelopment of Production Scheduling System Using Genetic Algorithms for Plastic Packaging Factory กก Worapod Sereerat and Kritsanaluck Buayoi กก ก 239 . ก . . . 50200 Department of Industrial Engineering, Chiang Mai University 239 Huay Kaew Road, Muang District, Chiang Mai, Thailand, 50200 E-mail: [email protected], Telephone Number: 081-0307329 กกกก กกกกกกก (Genetic Algorithms: GA) กก (Delivery Delay) (Mean Absolute Lateness: MAL) กกก Microsoft Excel 2007 Visual Basic for Application (VBA) กก LINGO 5.5 กก (Response Surface Analysis) กก (Regression Analysis) Minitab 16 กก 4 กก 23.12% 46.91% 10.34% 26.18% ก 55.28% 44.19% กก กกก 45 3 93.34% (Mean Absolute Lateness: MAL) 14.33% ABSTRACT This research was carried out in order to improve the effectiveness of the production scheduling system used in a plastics packaging factory. This study describes the application of a scheduling programme design concept, using Genetic Algorithms (GA) solutions to search for problems and optimize the process, as well as solve a delivery delay problem, with the functional
Transcript
Page 1: ก ก ˘ˇ ˆ˙˝ ˆก˚ ! ˛#$ - researchs.eng.cmu.ac.thresearchs.eng.cmu.ac.th/UserFiles/File/Journal/20_3/2WorapodSereerat.pdf · ก. 14 objective of minimizing the Mean Absolute

������☺�����☯�� � � � �� � ��

����������ก�������

� � � �� � � �� � � �� � � � � �� ����������� ☺������ ������ ��� ���������ִ

13 Received 23 August 2012 Accepted 5 October 2012

ก��������������� ก�������������������������� �����ก���

!�"���� ���������#�$%&��� ��ก Development of Production Scheduling System Using Genetic Algorithms for Plastic Packaging

Factory

����& � ����' (�� ก)*$��ก*$& ������ Worapod Sereerat and Kritsanaluck Buayoi

�����������ก�� ���ก� �������ก��� � ������������������ 239 . �"��#ก"� .����$ �.�%�� &.�������� 50200

Department of Industrial Engineering, Chiang Mai University 239 Huay Kaew Road, Muang District, Chiang Mai, Thailand, 50200

E-mail: [email protected], Telephone Number: 081-0307329

+,���-� ��)��&����*�)�*&�+�,�-.*) �$%/�#ก"0-#��1�21��1����3���$-��ก�2�)ก�&�+ ���ก�4�� 2&����5�-�+

$��� �ก 6+��&�+�������%� �17)ก�1���ก ���"#)���+ก���ก#2261#ก&�+ ���ก�4�� +"����3�����$�)3�ก (Genetic Algorithms: GA) 8./��17)��3�ก����,� �2��/�+�9�#��0+"���4� �2��/�ก�"�����ก�2�����/+���/��+ �$%/�#ก"0-1:;��ก�����2��)�"�����"� (Delivery Delay) 6+��<:�ก���/)�� �1������%� 4��-�������2=��ก������)�"�����"� (Mean Absolute Lateness: MAL) ����)"����/��+ �)ก���&����*�)�*&��,�ก��"��61#ก&�+ ���ก�4�� 6+������ Microsoft Excel 2007 #�� Visual Basic for Application (VBA) &�ก)�*)&.�),�4� �2&�ก61#ก��/�"��-.*)01�1��2����2ก�24� �2��/0+"&�ก LINGO 5.5 #��ก��,�)��+"��%� �$%/������������)����%/� %�-��4� �2�)ก���&����*�)�* ����,�ก������������+�21:&&����/������)-�*) �)��3�����$�)3�ก+"��ก���������$%*)4���,� �2 (Response Surface Analysis) #��ก����������ก� + �� (Regression Analysis) 6+������61#ก Minitab 16 �%/�4� �2��/0+")�*)����)����%/� %��$���$� &.�),�61#ก&�+ ���ก�4�� ��/�"��-.*)01��"�)ก��,���)&���17)������� 4 ��1+��� 8./�4���/0+")�*)$2������ �+�������"�#����������)ก�����2��)�"�&�ก�+� 23.12% #�� 46.91% �17) 10.34% #�� 26.18% ��,�+�2 ��+�17)�� ����)ก��+����/ 55.28% #�� 44.19% �%/�����2ก�2ก��)��"�22&�+ ���ก�4�� ��/�"��-.*) #���+���������/��"�)ก�&�+ ���ก�4�� &�ก�+� 45 )����17) 3 )����+�� 93.34% 6+���/4��-�������2=��ก������)�"�����"� (Mean Absolute Lateness: MAL) �����+�� 14.33%

ABSTRACT This research was carried out in order to improve the effectiveness of the production scheduling system used in a plastics packaging factory. This study describes the application of a scheduling programme design concept, using Genetic Algorithms (GA) solutions to search for problems and optimize the process, as well as solve a delivery delay problem, with the functional

Page 2: ก ก ˘ˇ ˆ˙˝ ˆก˚ ! ˛#$ - researchs.eng.cmu.ac.thresearchs.eng.cmu.ac.th/UserFiles/File/Journal/20_3/2WorapodSereerat.pdf · ก. 14 objective of minimizing the Mean Absolute

�.������� �� ก.�������

14

objective of minimizing the Mean Absolute Lateness (MAL). The research was conducted using Microsoft Excel 2007 and Visual Basic for Application (VBA) software to create a production scheduling programme. The results obtained from the programme were compared with outcomes obtained from the LINGO 5.5 programme and a manual calculation, in order to evaluate their validity. An analysis was then conducted to identify the suitable factors to be included within the GA, based on a Response Surface and Regression Analysis, and using Minitab 16. After the results were validated, the scheduling programme created was applied to the actual production process for four weeks. The findings of the study show that lateness and delivery times were reduced from 23.12% and 46.91& to 10.34% and 26.18% respectively - accounting for a 55.28% and 44.19% reduction when compared to the previous production process, and that the time used for scheduling was reduced from 45 minutes to three minutes - a reduction of 93.34%. The MAL of the delivery delay was also reduced by 14.33%.

1. +�!� 1:&&�2�))�*$2�������+�#����/�-���ก����/4�� -.*)

&�ก$��� �ก &.��,���"$��� �กก����17)���+���/����&,��17) ��ก�+,��)�)���� �)1:&&�2�) +��)�*)ก�� �26 #��#-��-�)�)+"�)ก�4�� $��� �ก&.�� �$�/�=�-.*)����� ���)%/�� ���4���"4="1�ก�2ก�4�� 2&����5�$��� �ก "��$������#)����1�21��1����3���$ก�4�� ��"�=�-.*) 2�D�� �ก"�$��� �ก &,�ก�+ 8./��17)2�D��4="4�� 2&����5�$��� �ก ก9 %��17)����ก�)./���/ "��ก�&��$�/1����3���$�)ก�4�� �$%/� �2�)�� ����� "��ก���/�$�/�=�-.*)�)1:&&�2�) 6+����)����/��"����)�&�ก��/��+�%� ก����#4)ก�4�� �)%/��&�ก "��ก��+1:;���������"��)ก�����2��)�"� 8./��)1:&&�2�))�* ก�&�+ ���ก�4�� -��2�D�� �ก"� $��� �ก &������ก�&�+ ���ก�4�� &�ก1��2ก���-��$)�ก��)��/�24�+��2 �,���"����ก�4�� ก���*)��+ก�2ก,��)+���#��0���� 4�� ��)�"� ���*������)�"�0+"��) �ก,��)+ก� &) "�� �+&,�)�)�9� ��)�"�#��������� ก����"�ก�+ก�-�+�����%/��/)&�ก�=ก�"� #��ก��=;���������"&�����/0�&,��17)

&�กก��.กD�-"�=� $2������6���)&�1��21:;��������ก�)ก���4�� ���5�-�+$��� �ก6+������E��/��1���89)�������"�#����������)ก�����24�� ���5� �)�+%�)$F�&�ก��) 2554 G ก�� 2555 ��=���/ 23.12% #�� 46.91% 8./�$2�����������"��)ก�����2��)�"���=��)�+�2�)./� #�������� �+����1���89)-���������"������)�*0+"��ก 6+��)1:&&�2�))�*���6���)�

��%/��&�ก��/��"�)ก�4�� ��=���*��+&,�)�) 5 ��%/�� �$%/���"�)ก�4�� -�+$��� �ก��*���*) 8 -)�+ #���,�ก�4�� ��)�"� ��+ 24 ��/�6�

&�ก1:;����/�ก�+-.*) ก�1���ก ���"�22&�+ ���ก�4�� &.��17)��3�#ก"1:;����/�������/��+ +�����)�)��)��&�� [1] �"��61#ก&�+ ���ก�4�� +"�� Visual

Basic for Application (VBA) �,���"�����+����ก�����2��)�"�����"�#���+������/��"�)ก�&�+ ���ก�4�� �%� [2, 3] ��&��"กKก�&�+ ���ก�4�� �-"�� ก9&��,���"ก�&�+ ���ก�4�� )�*)����������ก��/�-.*) 6+�2����)��&�� [4] 0+"��10�"��� ก�&�+ ���ก�4�� )�*)���=�+"��ก�)������3����) Ant Colony, Tabu Search,

Genetic Algorithms 8./���3� Genetic Algorithms )�*�17)��3���/)����"�)ก�&�+ ���ก�4�� [5] �)%/��&�ก�17)��3�ก���/��� ��4� �20+" 6+���"�������ก��,�)����/0��ก)�ก [6]

+��)�*)�)ก���&����*�)�*&.���)�ก���"�22&�+ ���ก�4�� 6+���"-�*) �)��3�����$�)3�ก (Genetic

Algorithms: GA) �$%/��$�/1����3���$�)ก�����2��)�"���"��) �ก,��)+ก� ���*��$�/�+�2ก�2�ก���"+�-.*) ��ก��*�����17)ก��+����#������)ก�&�+ ���ก�4�� ��"�+��+"�� �,���"��� �$�/�+�2ก�#-��-�)�)���3�ก�&��"�=�-.*)0+"

Page 3: ก ก ˘ˇ ˆ˙˝ ˆก˚ ! ˛#$ - researchs.eng.cmu.ac.thresearchs.eng.cmu.ac.th/UserFiles/File/Journal/20_3/2WorapodSereerat.pdf · ก. 14 objective of minimizing the Mean Absolute

������☺�����☯�� � � � �

15

2. ก�����,���"&123"�(�� ��� �����,$��4� ��& 2.1 ก�����,���"& ��"��(��123"�ก�������� ก������

&�กก��-"�01�.กD�ก��,���)-��6���) ")#22 &�$2���1:;��ก�&�+ ���ก�4�� ��/�ก�+-.*))�*) �ก�+&�กก�&�+ ���ก�4�� 6+�0��#22#4) �,���" ���ก�4�� ��/0+"0� �����������/���)%/��&�ก������$���1��2ก���-��$)�ก��)��/�24�+��2�$����)�+����)ก����#4)&�+ ���ก�4�� -����%/��&�ก 8./����*��+ 5 ��%/��#���-)�+-��4�� ���5� 8 -)�+6+���/1���#��-)�+��/�=ก�"�# ������,�ก���/��-"��)�*) ก9����# ก ���ก�)+"�� �,���"�17)�%/����ก��/&�&�+ ���ก�4�� 6+������#���$���1��2ก����$���������+��� ���4���"�ก�+1:;��ก�����2��)�"�0���) �ก,��)+

+��)�*)&.���)�#)����ก���"�22&�+ ���ก�4�� #22ก./��� 6)� �-"��#ก"0-1:;�� 6+������ก���"61#ก Microsoft Excel 2007 #�� Visual Basic

for Application (VBA) �)ก��"���22&�+ ���ก�4�� �)ก���&����*�)�* 2.2 �����,$��4� ��& (��52 ก&��6���1 ,&+�6��� !�"��ก�������� ก������

ก�&�+ ���ก�4�� ��*�)�*�17)ก��-����%/��&�ก#22-)�)��/0������ก�/���)%/�� ��ก�) (Unrelated

Parallel Machine) &,�)�) m ��%/��&�ก #���&,�)�)�,���/�8%*���)�"�&�ก�=ก�"���*��+ n �,���/�8%*� 6+�# ����,���/�8%*�-����)�"���&�-)�+4�� ���5���/# ก ���ก�) # ��)%/��&�ก4�� ���5�# ���-)�+)�*)�ก,����ก�4�� ��/����ก�) (720 ��*)/��/�6�) +��)�*)4="��&��&.�ก,��)+��"�,���/�8%*��)# �����*�&��1�������ก�2��ก-)�+-��4�� ���5���/�,�ก���/�8%*��ก�) #��# ����,���/�8%*�&��-�*) �)ก��,���)�$���-�*) �)�+��� +��)�*)�)ก�&�+ ���ก�4�� &���)%*�����/ "�� �+��)�&��=�+"��ก�) 2 ���)�%� ���)��/ 1 �17)ก�&�+�,�+�2�,���/�8%*�-��# ����=ก�"���/ "��4�� ��)�"���"�)# �����%/��&�ก #�����)��/ 2 �17)ก���������/ ") (Start Time) #����������/# ����,���/�8%*�-���=ก�"�&��,�ก�4�� ��9& (Completion Time) 2)��%/��&�ก# �

����%/�� �$%/�),���������)�*01��"�)ก��,�)��+��)���*��+1����3���$�)ก�&�+ ���ก�4�� 8./��)ก���&����*�)�*�%� 4��-�������2=����������"�6+��E��/� (Mean

Absolute Lateness: MAL) ����)"����/��+ #��&���� �-��)�ก������� ��� � (Math Model) �$%/���"�,���2&�+ ���ก�4�� 0+"+�� ��01)�* 2.2.1 ���(1�(�������

M = &,�)�)��%/��&�ก��*��+ N = &,�)�)�,���/�8%*���*��+ U = &,�)�)�2ก�4�� ��*��+ �� = ����ก�4�� (Processing Time) -���,���/�8%*���/ i �� = Due Date -���,���/�8%*���/ i ��,� = Completion Time -����%/��&�ก��/ m 2)�2ก�4�� ��/ k ��,� = ����ก,��)+�����/�ก�+-.*)-����%/��&�ก��/ m 2)�2ก�4�� ��/ k

1 "�4�� �,���/�8%*���/ i 2)��%/��&�ก��/ m �2ก�4�� ��/ k

,�,� =

0 Else 2.2.2 �����,$��4� ��&

�� ∑ ∑ ���,����,��

���

�� (1)

s.t. ∑ ∑ �,�,� = 1�

��� , i = 1, 2,Q, N (2)

∑ �,�,� ≤ 1�� , m = 1, 2,Q, M; k = 1,2,Q,K (3)

∑ �,�,� − ∑ �,�,���

�� ≤ 0�

� , m = 1, 2,Q, M k = 1,2,Q,K (4)

��,� = ��,��� + ∑ �,�,� ∗ ���� , m = 1, 2,.., M

k = 1,2,Q,K (5)

Page 4: ก ก ˘ˇ ˆ˙˝ ˆก˚ ! ˛#$ - researchs.eng.cmu.ac.thresearchs.eng.cmu.ac.th/UserFiles/File/Journal/20_3/2WorapodSereerat.pdf · ก. 14 objective of minimizing the Mean Absolute

�.������� �� ก.�������

16

��,� � ∑ �,�,� ∗ ���� , m = 1, 2,Q, M (6)

��,� � ∑ �,�,� ∗ ���� , m = 1, 2,Q, M

k = 1,2,Q,K (7) �,�,� ∈ $0,1% (8) ��,�, ��,� & 0 (9)

&�ก6�+���� ��� �-"�� ")&�$2��� �ก���/ (1) �%��ก��1X�����)ก�&�+ ���ก�4�� ��*�)�*)�/)�%� ก��,���"4��-�������2=����������"�6+��E��/� (Mean Absolute Lateness: MAL) ����)"����/��+ ����กก�-�� Just in Time ���)�ก���/ (2) )�*)��"�$%/�#�+�����)# ����,���/�8%*� &���$�������+�������)�*)�)6�668 �ก���/ (3) �17)ก�#�+�����)# �����)����)6�668)�*)&�����0+"�$��� 2 #22�%� �ก�4�� �,���/�8%*��+�,���/�8%*��)./��%�0��ก�4�� ��� 6+�&�0���� 4�� 2 �,���/�8%*�$"�ก�)�)# �����%/��&�ก0+" ���)�ก���/ (4) �17)ก��%)��)���ก�������)�*) "���������)�,�+�2ก��)�)"���� &.�&��������)�,�+�2 �+010+" �ก���/ (5) #�� (6) �17)=1#22-���ก���/��"�����������/4�� ��9&-����%/��&�ก�)# �����%/���)# ����������� (Completion Time) �ก���/ (7) �17)ก����������ก,��)+�����)�"���/�ก�+-.*)&�กก�4�� ��)�"���"ก�2�,���/�8%*� 2)��%/��&�ก��/�2ก�4�� �+Y

&�ก�ก���� ��� ���/�"��-.*)�)�*) &��,�ก�),�01��"�)ก���ก#22�22&�+ ���ก�4�� #��ก��1��2����24���/0+"&�ก61#ก��/�"��-.*)ก�24���/0+"&�ก61#ก��4� �2��/����)����%/� %� (LINGO) �$%/��17)ก���+��� =ก "��#�)�,�#�����)����%/� %�-��4� �2��/0+" 3. �������� ก������ 3.1 ก����ก(��������8�,!� �6 9:��

-�*) �))�* �17)ก��"���)"�&��$%/���"�)ก��2

-"�=��,���/�8%*�&�ก�=ก�"�6+������ Microsoft Excel 2007 #�� VBA �)ก���ก#22&�+�"���22�)"�&� (User Interface) �)ก��2-"�=��,���/�8%*���)�"�&�ก�=ก�"� 6+��)ก���ก#22�"���22�2-"�=�)�*)&������ก��-��)6�"+�)=1-����D� Visual Basic 6.0 �$%/���"�)ก���2���22ก��,���) ���Y ���*��"���22ก�2�)�.ก-"�=��,���/�8%*�-���=ก�"� 8./�61#ก��/0+"&����กD��+��=1��/ 1 #�� 2

�81+�6 1 �)"�&��2-"�=��,���/�8%*�

�81+�6 2 �)"�&�#�+��,���/�8%*�

&�ก���)��/��"�)ก��2-"�=�+��ก����&��,���"

��� �2-"�=�ก�4�� &�ก�=ก�"���/�,�ก���/�8%*���)�"��0+" �$%/���/�)-�*) �) ��01&�0+"),�-"�=������)�*01��"�$%/�&�+ ���ก�4�� 3.2 ก�����!���ก��������������ก����� �����ก���

3.2.1 ก��"�������:6������ก�������� ก������

�)ก������4� �2�$%/���"�)ก�&�+ ���ก�4��

Page 5: ก ก ˘ˇ ˆ˙˝ ˆก˚ ! ˛#$ - researchs.eng.cmu.ac.thresearchs.eng.cmu.ac.th/UserFiles/File/Journal/20_3/2WorapodSereerat.pdf · ก. 14 objective of minimizing the Mean Absolute

������☺�����☯�� � � � �

17

)�*) &������-"�=��,���/�8%*���/0+"�2&�ก�22�2-"�=���/�"��-.*)�)-�*) �)ก��)�)"�)�* �$%/�),�-"�=���/0+"�����)�*)011���4��"���22ก�&�+ ���ก�4�� +"����3�ก�����$�)3�ก��ก� 6+��)ก���&����*�)�*0+"�����ก���"61#ก Evolver 5.5 �17) ������1K�2� ���) �$%/����,�+�2ก�4�� #��������/�,���) (Optimal Timing

Algorithm) ��/�����-��# �����)2)��%/��&�ก��ก� 6+�ก��,�)���$%/������������/��)��/�����)�*) &���"���)����3�ก�����$�)3�ก�)ก�&�+�,�+�2ก�4�� -��# ���2�D�� #����������/ ") ������9&��)-��# ���2�D����ก� ���%/�)0-��/0+"ก,��)+0�" ก�),���3�ก�����$�)3�ก�1���ก ���"��ก�2ก�&�+ ���ก�4�� ��*�)�*)�*) ��� #2����ก�17)-�*) �) ���Y +��)�*

3.2.1.1) �81(��ก*$��� �,����9� (Format

Chromosome) (��ก�������"� (Chromosome

Encoding) ��"ก��-"����6�668#22��-&,�)�)� 9 (Integer Encoding) #�"�),��#�)��)# ��� ���)6�6686+���"ก�#1��#22 Permutation [7] ��"��;��กD��-���,���/�8%*�#�)+"�� ����-8./��17)��)+�2-���,���/�8%*��,���2# �����%/��&�ก 6+�6�668&���������%�&,�)�)��)����ก�2&,�)�)�,���/�8%*���)�"� ���) ��,���/�8%*� 9 �,���/�8%*� (&�ก�=ก�"� 9 ��) #�����%/��&�ก 3 ��%/�� �$��E�)�*) "��4�� ��*��+ 3 �2 (&,�)�)�2��0+"&�ก &,�)�)�,���/�8%*���*��+/&,�)�)��%/��&�ก��/�) +��)�*)6�668��/0+"&����กD��+��=1 3

��+�6 1 ��+�6 2 ��+�6 3

M

1

M

2

M

3

M

1

M

2

M

3

M

1

M

2

M

3

CMS 5 2 3 1 9 6 4 7 8

�81+�6 3 ���������กD��ก��-"����6�668 - �2��/ 1 ��%/��&�ก��/ 1 4�� �,���/�8%*���/ 5 ��%/��&�ก

��/ 2 4�� �,���/�8%*���/ 2 ��%/��&�ก��/ 3 4�� �,���/�8%*���/ 3 - �2��/ 2 ��%/��&�ก��/ 1 4�� �,���/�8%*���/ 1 ��%/��&�ก

��/ 2 4�� �,���/�8%*���/ 9 ��%/��&�ก��/ 3 4�� �,���/�8%*���/ 6 - �2��/ 3 ��%/��&�ก��/ 1 4�� �,���/�8%*���/ 4 ��%/��&�ก

��/ 2 4�� �,���/�8%*���/ 7 ��%/��&�ก��/ 3 4�� �,���/�8%*���/ 8 3.2.1.2) ก��ก!�"�� ��� 1����ก����6���� (Initial

Population) �%�ก�ก,��)+&,�)�)�,� �2��/ ")6+��,�ก��������ก����)1���ก��/ ")��"0+" �&,�)�)-����)��/ก,��)+0�" 6+�0��)�&�����������

3.2.1.3) ก�� �� �������& (Crossover) �17)ก��"��6�668�,� �2 ����� &�กก�#�ก�1��/�)��*)���)������6�668$��#��#� 2 �� ก�2�)ก����2���$�)3��)�*)&��ก�+-.*)ก9 ���%/����ก�����)ก����2���$�)3������ )"��ก���������)��&��17)�)ก����2���$�)3�� (Crossover Rate: Pc) 6+��)ก���&����*�)�*&���"ก� Crossover #22 Uniform Crossover Routine �)%/��&�ก&��,���"6�668�)��)�=ก��/0+")�*)������17)�,� �2��/�17)010+"�)ก�#ก"1:;��ก�&�+ ���ก�4�� +��=1��/ 4 �$%/��,���"�ก�+6�668�=ก���-.*)� 2 ��

Parent 1 2 6 9 4 1 5 3 8 7 Parent 2 4 8 6 1 3 7 9 2 5

Offspring 1 4 8 9 6 1 3 7 2 5 Offspring 2 2 6 4 1 5 3 9 8 7

�81+�6 4 �������ก����2���$�)3��

3.2.1.4) ก��ก��������& (Mutation) ก�ก���$�)3��&��ก�+-.*)ก9 ���%/��������)ก�ก���$�)3������)"��ก���������)��&��17)�)ก�ก���$�)3�� �)ก���&����*�)�*&���"ก�ก���$�)3��#22 1 ,�#�)��+��=1��/ 5 6+��,�ก������%�ก6�668� 1 6�668 #�"��,�ก������%�ก ,�#�)����/&�ก���$�)3��� 1 ,�#�)���$%/��,�ก�ก���$�)3��

Parent 1 2 6 9 4 1 5 3 8 7 Offspring 1 2 6 9 4 3 5 1 8 7

�81+�6 5 �������ก�ก���$�)3�

Page 6: ก ก ˘ˇ ˆ˙˝ ˆก˚ ! ˛#$ - researchs.eng.cmu.ac.thresearchs.eng.cmu.ac.th/UserFiles/File/Journal/20_3/2WorapodSereerat.pdf · ก. 14 objective of minimizing the Mean Absolute

�.������� �� ก.�������

18

3.2.1.5) ก��1������,-�,����"��� � �$%/��17)ก�1���)�������)# ���6�668)�*) ��������������=��ก)"���$����+ 8./���0+"&�ก<:�ก���/)�� �1�����)�/)ก9�%��ก���/ (1)

3.2.1.6) ����ก��,����:�ก�,����9� (Selection) -�*) �))�*&��17)ก���+��%�ก6�6686+��������3�ก����"����/����� 6+��,�ก�),������������-��# ���6�668��,�ก�#1���17)���-�����)��&��17)�)ก���/&� =ก��%�ก ����&�ก)�*)&.�),������+���)�������������)�*)��"���17)���"� Roulette 6+���"���ก�"���)# �������-.*)��=�ก�2�����������-��6�668)�*) #��&��ก���)���"�����ก�2&,�)�)1���ก��/0+"�,�ก�ก,��)+0�"�)# �����) �%/����"���) ก����0�)ก9&���%�ก6�668)�*)��ก� +��)�*)��ก6�6680�)��/�������������กก���ก9&��6�ก����/&� =ก��%�ก�กก���+"�����)ก�) #�+�0+"+��=1��/ 6

,-�,���

�"��� �

�� -�� ,-� � �

�,����9� 1 4.5 0.23 0.23

�,����9� 2 1.3 0.06 0.29

�,����9� 3 7.6 0.37 0.66

�,����9� 4 1.5 0.07 0.73

�,����9� 5 5.4 0.27 1.00

�81+�6 6 ก���+��%�ก6�668

3.2.1.7) ก��(+�+�6�,����9��ก-������,����9��"�- (Elite Preserve Strategy) ก��ก92����,� �2�%�6�668��/��"���4� �2�%�<:�ก���/)�1X�����=�Y 0�"�$%/�&�0+"�,�ก�),�01#�)��/ก�26�668�ก�� #����"�17)1���ก��/ ")�)�2 �+01

3.2.1.8) ก����� �� :6��P���:6��"�"���กก��"�,!��� �)ก���&����*�)�*&���"��%/�)0-ก����+���,� �2��/��� �%/�&,�)�)�2-��ก����,� �2)�*)�2 �&,�)�)��)��/ก,��)+0�" ��"�,�ก����+-�*) �)ก����,� �2��)�� 6+�&,�)�)��)��/��"�)ก�ก,��)+�$%/���"���+���,� �2)�*) &���&�กก��,� Parameters Optimization 6+������ก���ก#22ก��+��� #��61#ก MINITAB 16 �)ก��������� �$%/������&,�)�)�2��/ "��ก���ก� 3.2.2 ก�� ��� ���� ก������

����&�ก��/0+"�����/������)ก�&�+ ���ก�4�� ��ก�#�"� &��17)ก�),�4���/0+"�)�*)�"���17) ���ก�4�� �$%/���"�)ก��,���)&�� +��)�*)&.��,�ก�),�4� �2��/�17)�,�+�2ก�4�� ��/0+"&�ก-�*) �)��/ 3.2.1 ��"���17) ���ก�4�� +"�� Visual Basic for Application

(VBA) #�� Microsoft Excel 2007 ��"�"�� ���ก�4�� ��ก�������� 6)� +��=1��/ 7

�81+�6 7 ก��"�� ���ก�4��

�%/���*)��+ก�2�)ก��"�� ���ก�4�� #�"�&��,���"0+"=1#22-�� ���ก��,���)+��=1��/ 8 �$%/���"4="��/�ก�/��-"����� ),�01��"�)ก��,���)0+"�������+�ก

�,���

�9� 1�,���

�9� 2

�,���

�9� 3�,���

�9� 4

�,���

�9� 5

�,�ก���� ����-��ก�0+" 0.39 8./�01 ก��=��)$%*)��/

-��6�668��/ 3

Page 7: ก ก ˘ˇ ˆ˙˝ ˆก˚ ! ˛#$ - researchs.eng.cmu.ac.thresearchs.eng.cmu.ac.th/UserFiles/File/Journal/20_3/2WorapodSereerat.pdf · ก. 14 objective of minimizing the Mean Absolute

������☺�����☯�� � � � �

19

�81+�6 8 ���ก�4��

4. ก�����(��1������,����"��� ��� ���� 4.1 ��� �,���Q8ก��� �� �����,$��4� ��&

),�6�+������� ��� ���/0+"�-��)0�" 01�,�ก���4� �2+"��61#ก��/)����%/� %��)ก���4� �2������ ��� � )�/)�%�61#ก LINGO 5.5 8./�61#ก)�*)���17)������ก�)ก���4� �2��/�17)�����/+���/��+ (Optimum) 6+�),�6�+���� ��� ��)���-"� 2.2.2 ���4� �2#����"-"�=���/�-)�+0���;��ก)�ก��+�)./� 8./�&�0+"4�+��=1��/ 9

�81+�6 9 4� �2-��-"�=�-)�+��9ก+"�� LINGO

&�ก=1��/ 9 &�$2������ MAL ��/0+"��������ก�2 2.2

��)/&,�)�)�,���/�8%*���*��+ &�ก)�*)&.�),�-"�=���+�+���ก�)01��4� �2+"��61#ก��/�"��-.*)#��ก��,�)��4� �2+"��%� �$%/��1��2����2��� =ก "�������-��6�+���� ��� ���/�-��)-.*)+��=1��/ 10

�81+�6 10 4� �2-"�=�-)�+��9ก +"��61#ก��/�"��-.*)

&�ก4� �2-�� LINGO #��61#ก��/�"��-.*)

�%/��1��2����2ก�2ก��,�)��+"��%�&�$2���0+"�������ก�)�%� MAL ����ก�2 2.2 ��)/&,�)�)�,���/�8%*���*��++��)�*)&.���10+"���6�+���� ��� ���/��")�*)���� =ก "�� #����� ��"��4� �2�)ก���&��0+" 4.2 ก��1�������,!��������1�(ก�� LINGO

����&�ก��/0+"�,�ก������������ =ก "��-��6�+���� ��� ���/0+"�"��-.*)�#�"� ��01&.��,�ก�),�6�+���� ��� ���/0+"��,�ก������4� �2 +"��61#ก LINGO 8./��17)61#ก��4� �2��/����)����%/� %� 6+���"-"�=�ก��,���)��/�ก�+-.*)&���)ก�&�+ ���ก�4�� �17)&,�)�) 10 ��+-"�=���/����# ก ���ก�) �$%/��1��2����2���)����%/� %�#����������-��4� �2��/0+"&�ก61#ก&�+ ���ก�4�� ��/�"��-.*)ก�24� �2��/0+"&�ก61#ก��/)����%/� %� (LINGO) 6+���" 2 1:&&���)ก��1��2����24��%� ��� MAL #�� ������/��"�)ก����,� �2 8./�4�ก��1��2����2��/0+"&��17)+�� �����/ 1 #�� 2

���� +�6 1 ����1��2����2��� Mean Absolute Lateness (MAL) &�ก LINGO ก�261#ก��/�"��-.*)

���

����8�

,-� MAL

(���/!����,!� �6 +�� "��) ,���(�ก�-�

(���/!����

,!� �6 +�� "��)

%

,���

(�ก�-� LINGO �1�(ก��+�6

���

1 12.4967 12.4981 0.0014 0.01 2 13.3925 13.3993 0.0068 0.05 3 13.4412 13.4469 0.0057 0.04

0

500

1000

1500

2000

2500

3000

3500

4000

4500

5000

2.0

2.5

3.0

3.5

4.0

4.5All Trials

Page 8: ก ก ˘ˇ ˆ˙˝ ˆก˚ ! ˛#$ - researchs.eng.cmu.ac.thresearchs.eng.cmu.ac.th/UserFiles/File/Journal/20_3/2WorapodSereerat.pdf · ก. 14 objective of minimizing the Mean Absolute

�.������� �� ก.�������

20

4 14.8444 14.8619 0.0175 0.12 5 12.6147 12.6214 0.0067 0.05 6 12.8630 12.8704 0.0074 0.06 7 14.2606 14.2710 0.0104 0.07 8 13.8402 13.8439 0.0037 0.03 9 13.6118 13.6144 0.0026 0.02 10 12.6353 12.6469 0.0116 0.09

,-��\��6� 0.0074 0.05

���� +�6 2 ����1��2����2������/��"�)ก���4� �2&�ก LINGO ก�2 61#ก��/�"��-.*)

���

����8�

����+�6�����ก��"����� (��+�) ,��

(�ก�-�

(��+�)

%

,���

(�ก�-� LINGO �1�(ก��+�6 ���

1 73 8 -65 -89.04

2 48 6 -42 -87.50

3 44 6 -38 -86.36

4 63 7 -56 -88.89

5 71 7 -64 -90.14

6 68 7 -61 -89.71

7 86 8 -78 -90.70

8 51 6 -45 -88.24

9 49 6 -43 -87.76

10 82 8 -74 -90.24 ,-��\��6� -57 -88.86

&�ก �����/ 1 &�$2������ MAL ��/0+"&�ก��*� 2 ��3�

)�*)&�0� ��� �ก�)�)# �����+-"�=� 6+������/ 0+"&�ก LINGO )�*)&�)"��ก��������/0+"&�ก61#ก��/�"��-.*)��� �)%/��&�ก�����/0+"&�ก LINGO )�*) %�����17)�����/�������/��+ (Optimum) ���)�����/0+"&�ก61#ก��/�"��-.*))�*)&������������/)"��ก����)%/��&�ก�17)ก���"��3�����$�)3�ก (Genetic Algorithm) 8./��17)��3�ก����f���� �ก �,���"�����/0+"�17)�����/�ก�"�����ก�2�����/

+���/��+����)�*) # ������0ก9 �������# ก �����/0+")�*) %��������)"���ก #�������E��/����# ก ���-����� MAL ��=���/ 0.0074 �%/���+�17)�1���89) �-��������# ก ���������4� �2-����*� 2 ��3�)�*)&���+0+"�17) 0.05% 8./�)�2�������)"���ก �%/�����2ก�2������/��"�)ก���4� �2-����*� 2 ��3� &�ก �����/ 2 8./�������/��"�)ก����,� �2-����*� 2 ��3�)�*)���)-"����/&�# ก ���ก�)�ก 6+�&���9)���ก����,� �2+"��ก���"61#ก��/�"��-.*))�*)&���"����)"��ก�����+�17) 88.86% �%/�����2ก�2ก���"61#ก LINGO �)ก����,� �2 6+���/4� �2��/0+"&�ก��*� 2 ��3�)�*)# ก ���ก�)�$��� 0.05% +��)�*)���4� �2��/0+"&�ก61#ก&�+ ���ก�4�� +"����3�ก�����$�)3�ก��/�"��-.*)�)�*) &.���������#����=��)�ก�5���/���20+"�)ก��,������)�$)3���*�)�*0+" 4.3 ก��"�,����"��� ��� ����+�6P��

-�*) �))�*&��17)ก�����������-��4� �2��/0+"&�ก61#ก��/�"��-.*) 6+��1��2����24� �2��/0+"&�ก61#ก��*� 2 61#ก #��4� �2��/0+"&�กก���"1��2ก����)ก�&�+ ���ก�4�� -��$)�ก��)4="�24�+��2������กD����� =ก "������������0 6+���"-"�=���/�ก�+-.*)&���)ก��,���)��+�+���ก�)ก�2�)���-"���/ 4.4.2 8./���� ��14�ก��1��2����20+"+�� �����/ 3 #�� 4

���� +�6 3 ���#�+���� MAL #��������/��"�)ก���4� �2

���ก�� ����ก��

1�� ก��$&

�� "��"��� ��

LINGO

5.0

Evolver

5.5

!������*�+(,!� �6 ) 20 20 20 !�����,�:6� �ก�

(�,�:6� ) 5 5 5 MAL (���/!����,!� �6

+�� "��) 13.5406 12.497 12.4981

����+�6��� (��+�) 45 75 2

Page 9: ก ก ˘ˇ ˆ˙˝ ˆก˚ ! ˛#$ - researchs.eng.cmu.ac.thresearchs.eng.cmu.ac.th/UserFiles/File/Journal/20_3/2WorapodSereerat.pdf · ก. 14 objective of minimizing the Mean Absolute

������☺�����☯�� � � � �

21

���� +�6 4 ����1��2����2��� MAL #��������/��"�)ก���4� �2

���ก��

�1����+����

1�� ก��$&

�� "��"���

�� ก�

LINGO 5.0

1�� ก��$&

�� "��"���

�� ก�

Evolver 5.5

LINGO

5.0 ก�

Evolver

5.5

!����,!� �6 (,!� �6 ) 20 20 20 !�����,�:6� �ก�

(�,�:6� ) 5 5 5

MAL (���/!����

,!� �6 +�� "��)

�+�� 7.70 %

�+�� 7.69%

�$�/-.*) 0.008%

����+�6�����ก����

���� (��+�)

�+�� 18.00%

�+�� 96.00%

�+�� 94.12%

&�ก ���ก��1��2����2��/0+" &���9)���4� �2��/

0+"&�ก61#ก��/�"��-.*) &��ก�"�����ก�2���4� �2��/0+"&�ก61#ก LINGO #"��������/0+"&�ก61#ก��/�"��-.*)&��กก��������/0+"61#ก LINGO # �ก9 %�0+"���)"���ก �)-���+���ก�)���4� �2��/0+"&�กก�&�+ ���ก�4�� 6+������1��2ก���-��$)�ก��)��/�24�+��2)�*) &���"�����/�ก��/��+�%/��1��2����2ก�24� �2&�ก��ก 2 ��3� ��*�)�*�)%/��&�กก�&�+ ���+"��1��2ก���-��4="�24�+��2)�*���-�+���="����-"��&��/+� �)�%/��-��ก�&�+ ���ก�4�� �,���"�����/0+"���)-"����/&��กก�����ก 2 ��3�ก� 8./�����กก�#��-�*) �)ก�&�+ ���ก�4�� ��/�����ก��� # ������0ก9 ���3�ก����,� �2+"��1��2ก���#��61#ก LINGO )�*)&���"�����)ก����,� �2��/�กก���ก���"61#ก��/�"��-.*)� +��&���9)���&�ก �����/ 3 #�� 4 8./�ก�&�+ ���ก�4�� +"��61#ก��/�" ��-.*)&���� ����# ก ���&�ก61#ก LINGO �$���#�� 0.008% ����)�*)�%/�����2ก�2���������/��"�)ก����,� �2��/��� �+��������)ก��,�)��0+" .� 94.12% #����� �+���4� �2 (MAL) #����������)ก��,�)��4�0+" .� 7.69%

#�� 96.00% ��,�+�2 �%/��1��2����2ก�2ก�&�+ ���ก�4�� +"��1��2ก���

+��)�*)�)ก���&����*�)�* ���4� �2��/0+"&�ก61#กก�&�+ ���ก�4�� ��/��ก#22-.*)&.���������� #����� ),�01��"�)ก��"�� ���ก�4�� 0+"

5. ก��+� ���:6�"�,-�����������&+�6�"��� ���

�����������ก����� �����ก��� 5.1 ก��ก!�"��12��(��,-��� 12����(�-������

-�*) �))�*�17)ก���ก#22ก��+����$%/����+�2-��1:&&�� ���Y ��/ �ก�/��-"��ก�2��3�ก�����$�)3�ก (Genetic Algorithms) �)%/��&�ก�)ก���"��3�ก�����$�)3� ก )�*) "�� �ก� ก, � �)+ �� �- ��1: &&� � �% �$���� ����/�ก�/��-"����"�����ก�2=1#22-��1:;����/$2 �$%/��17)ก��$�/1����3���$�)ก���4� �2-����3�ก�����$�)3�ก��"�=�-.*) #�� �)%/��&�ก�)# ���1:&&����/�,�ก��.กD�)�*)&���+�2��=������+�2+"��ก�) +��)�*)ก�&���%�ก�+�2��/��"�)ก��+���&.� "�������ก��.กD�-"�=�&�ก��)��&�� �)���%� 2�����������ก� #����9208+� ���Y [8] ��/�ก�/��-"��ก�2ก�&�+ ���ก�4�� +"����3�ก�����$�)3�ก 8./���� ��10+"+�� �����/ 5 6+��)ก���&����*�)�*0+"#2��1:&&����*���*)��ก�17) 4 1:&&�� 1:&&���� 3 �+�2+��)�*

���� +�6 5 #�+��+�2-��1:&&����/��"�)ก��+���

������ 12��

�6!� (-1) ก�� (0) 8 (1)

Crossover Rate 0.275 0.500 0.725

Mutation Rate 0.175 0.300 0.425

Population Size 75 125 175

Generation 750 1450 2150

Page 10: ก ก ˘ˇ ˆ˙˝ ˆก˚ ! ˛#$ - researchs.eng.cmu.ac.thresearchs.eng.cmu.ac.th/UserFiles/File/Journal/20_3/2WorapodSereerat.pdf · ก. 14 objective of minimizing the Mean Absolute

�.������� �� ก.�������

22

5.2 ���,���"& �ก��Q�Q�� (Regression Analysis)

��"���)����3�ก���ก#22ก��+���#22 Full

Factorial Design (3�) #���,�ก��+�����*��+ 3 8*,��$%/�),�4���/0+"01��"�)ก���������4� 6+���"��3�ก����������ก� + �� (Regression) �$%/������1:&&��0�)2"����*� 4 1:&&����/���4� ��4� �2��/�� "��ก� &�ก4�ก��������� Regression ��/0+"$2������ P-Value -��1:&&����*� 4 1:&&��)�*)����)"��ก��� 0.05 8./��17)�+�2)���,���;-��ก��+���)�* +��)�*)&.���� ��10+"��� 1:&&����*� 4 1:&&��)�*)�4�������)���,���;��/�+�2�����%/��/) 0.05 �����4� �2��/0+" #��4�ก���������1:&&����/ 1 $2������)��&��17)�)ก����2���$�)3������=��)�+�2�=��)%/��&�ก��� T-Value ���� �+�2 �)-����/1:&&����/ 2 #�� 3 ����=��)�+�2 /,��)%/��&�ก��� T-Value �����17)2�ก #����+�"���%�1:&&����/ 4 ��������=��)�+�2�=�+"���� �4��+���ก�)�%���� T-Value �����17)�2 8./��%/�����ก ���� R-Sq ��/0+"�)ก�����������*�)�*&�����ก�2 91.20% 8./�)�2���������/�=�#��4��)�ก�5��)�+�2��/��� ���20+" �%� "���กก��� 80-90% ���)�)+"�)-��ก�ก�&�� ��-��-"�=���/��"�)ก��+���)�*$2����ก�ก�&�� ��������17)1ก � (Normal Distribution) #��0����กD��ก��ก�+#)�6)"�)��+-"�=� �,���"��� ��"�)ก���������4�0+" +��=1��/ 11

0.080.040.00-0.04-0.08

99.9

99

90

50

10

1

0.1

Residual

Percent

19.719.619.519.4

0.050

0.025

0.000

-0.025

-0.050

Fitted Value

Residual

0.040.020.00-0.02-0.04

16

12

8

4

0

Residual

Frequency

9080706050403020101

0.050

0.025

0.000

-0.025

-0.050

Observation Order

Residual

Normal Probability Plot Versus Fits

Histogram Versus Order

Residual Plots for Obj Value

�81+�6 11 ก�<ก���������-"�=���/��"�) Regression

5.3 ก�����,���"&�:�����,!��� (Response Surface

Analysis) &�ก4�ก��������� Regression #��ก�ก�&��

��-��-"�=� �,���"��20+"���1:&&��0�)2"����/���4� �����4� �2��/0+" # ����0���� 2�ก0+"��� �+�2��/�����-��# ���1:&&����&���������0 �,���" "����������-"�=�+"����3�ก� Response Surface Analysis �$%/��������/�����-��# ����+�21:&&�� 6+�&� "���,�ก��+����$�/��/�+�2 (-2) #�� (2) +�� �����/ 6

���� +�6 6 #�+��+�2-��1:&&����/��"�)ก���������+"�� Response Surface

������ 12��

-2 -1 0 1 2

Pc 0.050 0.275 0.500 0.725 0.950 Pm 0.050 0.175 0.300 0.425 0.550 Pop Size 25 75 125 175 225 Generation 50 750 1450 2150 2850

4�&�กก���������$2���1:&&����*� 4 ��&��4� �����

4� �2��/0+"������)���,���;���� � ���/�+�2�����%/��/)��/ 0.05 6+���� R-Sq ��/0+"&�����ก�2 97.86% 8./� %���������ก$����#��4��)�ก�5�ก����24� +��)�*)&.��,�ก���������+"�� Response Optimizer �$%/��,�ก������-���+�21:&&���)# ��� �������&�������/����0&.�&��,���"0+"�����/�� "��ก� �)��/)�*�%������/0+"&�ก61#ก LINGO +"��-"�=���+�+���ก�)ก�2��/��"�)ก��+�����*�)�* �$%/���"�����01�) Response Optimizer +��=1��/ 12

Page 11: ก ก ˘ˇ ˆ˙˝ ˆก˚ ! ˛#$ - researchs.eng.cmu.ac.thresearchs.eng.cmu.ac.th/UserFiles/File/Journal/20_3/2WorapodSereerat.pdf · ก. 14 objective of minimizing the Mean Absolute

������☺�����☯�� � � � �

23

CurHigh

Low1.0000D

Optimal

d = 1.0000

Targ: 19.4149

Obj Valu

y = 19.4149

1.0000

Desirability

Composite

-2.0

2.0

-2.0

2.0

-2.0

2.0

-2.0

2.0Pm Pop Size GeneratiPc

[0.6191] [-1.8215] [-2.0] [1.8860]

�81+�6 12 4�ก���������+"�� Response Optimizer

&�ก4�ก�����������/0+"$2��� 4� �2���กD���17)

#226�"+ (Code) +��)�*)&.� "���,�ก�#1��4�&�ก=1-��6�"+ ��ก��17)���&����/��"�)ก��+��� +�� �����/ 7 ���� +�6 7 4�ก���������+"�� Response Optimizer

,-��� (�-��12��

Code ����

Crossover Rate (Pc) 0.6191 0.639 Mutation Rate (Pm) -1.8215 0.072 Population Size -2.0000 25 Generation 1.8860 2770

5.4 ก��+��� ��:6��:������

�������&�ก0+"�����/ �����-��# ���1:&&����/ "��ก��)���-"���/ 5.3 �)-�*) �))�*&�),����-��1:&&����/0+"�)�*)01�,�ก��+����$%/� �&��2��� =ก "�� 6+���"-"�=���/# ก ���ก�)�17)&,�)�) 10 ��+-"�=� �$%/���14� �2��+�"����/0+"������� =ก "��#������������0�)ก���������4���*�)�* +�� �����/ 8 #�� 9

���� +�6 8 ���#�+���� MAL ��/0+"&�ก LINGO #�� 61#ก��/�"��-.*)&�ก���1:&&���)ก��+���

���

����8�

,-� MAL

(���/!����,!� �6 +�� "��) ,���(�ก�-�

(���/!����

,!� �6 +�� "��)

% ,���

(�ก�-� LINGO

�1�(ก��+�6

���

1 14.8444 14.8451 0.0007 0.00

2 13.3925 13.3942 0.0017 0.01

3 13.4412 13.4436 0.0024 0.02

4 12.4967 12.4977 0.0010 0.01

5 12.6147 12.6159 0.0012 0.01

6 12.8630 12.8673 0.0043 0.03

7 14.2606 14.2641 0.0035 0.02

8 13.8402 13.8424 0.0022 0.02

9 13.6118 13.6129 0.0011 0.01

10 12.6353 12.6408 0.0055 0.04

,-��\��6� 0.0024 0.02

���� +�6 9 ����1��2����2������/��"�)ก���4� �2

���

����8�

����+�6�����ก��"����� (��+�) ,���

(�ก�-�

(��+�)

% ,���

(�ก�-� LINGO �1�(ก��+�6 ���

1 63 4 -59 -93.65

2 48 2 -46 -95.83

3 44 2 -42 -95.45

4 73 3 -70 -95.89

5 71 3 -68 -95.77

6 68 3 -65 -95.59

7 86 4 -82 -95.35

8 51 2 -49 -96.08

9 49 2 -47 -95.92

10 82 4 -78 -95.12

,-��\��6� -61 -95.47

Page 12: ก ก ˘ˇ ˆ˙˝ ˆก˚ ! ˛#$ - researchs.eng.cmu.ac.thresearchs.eng.cmu.ac.th/UserFiles/File/Journal/20_3/2WorapodSereerat.pdf · ก. 14 objective of minimizing the Mean Absolute

�.������� �� ก.�������

24

4���/0+"&�ก �����/ 8 #�� 9 &���9)���������# ก ���������4� �2��/0+"&�ก61#ก LINGO �1��2����2ก�2�����/0+"&�ก61#ก��/�"��-.*)6+���"���-��1:&&�� ���/0+"�,�ก��+����)�*) &�����# ก �����/)"���ก �E��/��$��� 0.02% #��&�$2�������1���89) �-�����# ก ���)�*���)"��ก��������/0+"&�ก �����/ 1 8./���������ก�2 0.05% �)%/��&�ก�17)���4� �2��/�ก�+&�ก1:&&����/0�0+"�ก���ก#22ก��+��� #��ก���4� �26+���"���-��1:&&�� ���/0+"&�กก��+���)�*) ������ �+���������/��"�)ก����,� �2�%/�����2ก�261#ก LINGO 0+" .� 95.47% �กก��� �����/ 2 ��/��������ก�2 88.86% +��)�*)&.���10+"���ก���"���-��1:&&�� ���/0+"&�กก��+���)�*)&��,���"1����3���$�)ก����,� �2-��61#ก��/�"��-.*)�+�-.*)ก����+� #�����-��1:&&����*� 4 1:&&�� ���/0+"�,�ก��+���������)�*)���������#����� ),�01��"�)ก��,���)��&����*�)�*0+"

6. ��1��ก������ �)ก���&����*�)�* 0+"�,�ก��"��61#ก&�+ ���

ก�4�� ��"ก�26���) ")#22��/�.กD� �%� 6���) �ก"� $��� �ก &,�ก�+ 6+���� �1������$%/��+��������)ก����-������"���"ก�2�=ก�"��17)���ก #��$������"1�����)�"���������/ �ก�+-.*)�+)"����01 +��)�*)�)ก���+

1����3���$-��ก���&����*�)�* 4="��&��&���"�����2=����������"�6+��E��/� (Mean Absolute Lateness: MAL) #��������/��"�)ก�&�+ ���ก�4�� �17)+��)���*��+1����3���$�)ก���&����*�)�* 8./��)ก��ก92-"�=���*�)�* 4="��&��0+"�+���),�61#กก�&�+ ���ก�4�� ��/�"��-.*) ��,�ก��ก924�&�กก��,���)&������)6���) ")#22�17)������� 4 ��1+��� �$%/���"4="��/�24�+��2�,�ก�4�� ��)�"� ���/61#ก&�+ ���ก�4�� ก,��)+-.*)� 8./�4�&�กก�),�61#ก&�+ ���ก�4�� 01��"��))�*)&�$2��� ��� �����)�"���"ก�2�=ก�"�0+"��) �ก,��)+ก��ก-.*)#���1����3���$��/+�-.*)ก����+� 6+���� #�+�4�ก������)�"���"ก�2�=ก�"� (��)��/ 1G28 ก.�. 2555) 0+"+�� �����/ 10

&�ก �����/ 10 $2�������1���89) ��������"�#����������)ก�����2��)�"�����"�)�*)&��+��&�ก�+���/ 23.12% #�� 46.91% �17) 10.34% #�� 26.18% ��,�+�2 8./������/0+"�)�*)$2����+��01��*���*)��+�17) 56.18% #�� 44.19% �%/�����2ก�2ก��)ก���"61#ก&�+ ���ก�4�� ��/�"��-.*) #��&�กก��,��&���$2��ก���1�����)�"�������&��1�����/�+��01+"�� 6+��%/�),�61#กก�&�+ ���ก�4�� ��/�"��-.*)01��"��)&���%/��1��2����2ก�2ก�&�+ ���ก�4�� +"����3�ก��+�&���� ��14�0+"+�� �����/ 11

���� +�6 10 ���#�+�ก������)�"���"ก�2�=ก�"��)������)��/ 1 G 28 กกK�� 2555

���/��:��/1h !����

,!� �6 ����

!����,��� +�6 - ��

�������

���� ����ก�� - ��

�-���� (���)

% ก�� - �� ��,��

�������

% ,����-����

% ���������-����

1-7 ก.�. 2555 27 24 6 88.89 11.11 22.22

8-14 ก.�. 2555 21 18 6 85.71 14.29 28.57

15-21 ก.�. 2555 38 33 11 86.84 13.16 28.94

22-28 ก.�. 2555 32 28 8 87.50 12.50 25.00

�\��6� 29 26 8 89.66 10.34 26.18

Page 13: ก ก ˘ˇ ˆ˙˝ ˆก˚ ! ˛#$ - researchs.eng.cmu.ac.thresearchs.eng.cmu.ac.th/UserFiles/File/Journal/20_3/2WorapodSereerat.pdf · ก. 14 objective of minimizing the Mean Absolute

������☺�����☯�� � � � �

25

���� +�6 11 ����1��2����2 ����*��+1����3���$�)ก�&�+ ���ก�4�� ��*�)�*

��������� ����ก��

��ก��

�1����+�� (����

�1�ก��+�6

��� �i��

�����\��6�+�6�����ก����

���� (��+�) 45 3 �+��

93.34%

MAL �\��6�(���/!����

,!� �6 9:��+�� "��) 12.7489 10.9221 �+��

14.33% %,����-�����\��6�

23.12 10.34 �+��

55.28%

%��������ก�� - ��

�-�����\��6� 46.91 26.18 �+��

44.19% &�ก �����/ 11 ��� ��10+"����%/�),�61#ก

&�+ ���ก�4�� ��/�"��-.*)01��"��) &��,���"ก�4�� ��)�"���"ก�2�=ก�"�)�*)�1����3���$�ก��/�-.*)6+��E$���)+"�)-��ก������*)�"�0+"��) �ก,��)+ก���/�=ก�"�ก,��)+ ��ก��*������� �+��������)ก�&�+ ���ก�4�� ��"�����+��0+" 8./�&�ก�+���/��"��������)ก�&�+ ���ก�4�� �E��/���/ 45 )����17) 3 )����+��&�ก�+���+�17) 93.34% #�������2=��-����������"�6+��E��/����� (Mean Absolute Lateness: MAL) �+��01 14.33% ���4���"����1���89)�������"�#����������)ก�����2��)�"�����"������+�� 55.28% #�� 44.19% ��,�+�2

�%/�����2ก�2ก�4�� 6+�1��&�ก61#ก&�+ ���ก�4�� ��/�"��-.*) +��)�*)&.�2�� ��� �1�����-��ก��,���)��&����*�)�* ��/ "��ก��+�������ก�����2��)�"�����"���"ก�2�=ก�"�-��2�D�� ")#22

7. ���� ��(�� 7.1 ก���&����*�)�*4="��&����"�$���1:&&��+"�)���� ��ก

"��ก��,���"4� �2�1����3���$#�����������ก-.*)����"1:&&���%/)��+"���)ก�&�+ ���ก�4��

7.2 ��3�ก�����$�)3�ก��/��"�)��*�)�*�17)�$�����3�ก��)./��)ก���4� �2 ��ก "��ก������/+�ก���)�*��&��"��3�ก��%/)Y ���) Tabu Search, Ant Colony �%� Optimization �$%/���"4� �2����������ก��/�-.*)

7.3 ก������1:&&����/��"�)��3�ก�����$�)3�ก��*�)�* 4="��&��0+"��"1:&&����*���*) 4 1:&&�� 1:&&���� 3 �+�2 ��ก "��ก���"���4� �2��/0+"����������ก��/�-.*) ���,�ก��$�/1:&&��#���+�2-��1:&&���)ก��+���

8. ก����ก���1��ก�4 4="��&��-�-�2������&����������ก�� ���ก�

������������������ ��/������*#)�#)�����)ก�+,��)�)��)��&�� #��-�-�2���ij��4�� 2�D�� �ก"�$��� �ก &,�ก�+ ��/�����,�)�������+�ก���*���%*��<kl�-"�=���/&,��17) ��ก���&��&�+ ���ก�4�� ��*�)�*

��ก ����� ��

[1] Tang, O. and Grubbström, R. W. Planning and re-planning the master production schedule under demand uncertainty. International Journal of Production Economics, 2002; 323-334

[2] Chan, T. S. The efficacy of power and influence strategies in a conventional channel: a Singapore perspective. Journal of Business & Industrial Marketing, 2001; 16 (1), 21 – 38.

[3] � ��� &�������. ������ก������� ���ก����ก�������ก������������������������. �����)�$)3�1�;;���2��5� ��-�����ก�� ���ก� �����������ก�� ���ก� �������ก��� � &�m���ก������������, 2548, 24-78.

[4] Pierreval, H. and Mebarki, N. Using multi agent architecture in FMS for dynamic scheduling. Journal of Intelligent Manufacturing, 1997; 8(1), 41–47.

[5] Lane, R. and Stephen Evans, S. Solving problems in production scheduling. Computer Integrated Manufacturing Systems, 1998; 8, 117-124.

Page 14: ก ก ˘ˇ ˆ˙˝ ˆก˚ ! ˛#$ - researchs.eng.cmu.ac.thresearchs.eng.cmu.ac.th/UserFiles/File/Journal/20_3/2WorapodSereerat.pdf · ก. 14 objective of minimizing the Mean Absolute

�.������� �� ก.�������

26

[6] ����� ��1+�$�)3�. ������ก������� ���ก��������������������������ก����� ��ก�����!�����������

�"� ����ก�������#�$�ก�%�. �����)�$)3�1�;;���2��5� ��-���������ก�� ���ก� �����������ก�� ���ก� �������ก��� � &�m���ก������������, 2548, 56-143.

[7] Cheng C., Tang W., Chang S., Tsai J., Ceberg C. Dosimetric comparison of treatment planning systems in irradiation of breast with tangential fields. International Journal of Radiat Oncol Biol Phys, 1997, 38, 35–42.

[8] Marek, O. Recommendation parameters of GA, Czech Technical University, Czech Republic, 2010. [Online] available : http://www.obitko.com


Recommended