Menyelesaikan masalah perancangan jujukan pemasangan menggunakan algoritma penapis Kalman diselakukan

Perancangan jujukan pemasangan (Assembly Sequence Planning - ASP) memainkan peranan penting dalam reka bentuk dan pembuatan produk. Jujukan pemasangan mempengaruhi keseluruhan produktiviti kerana ia menentukan kepantasan dan ketepatan produk itu dipasang. Objektif utama ASP adalah untuk menentukan j...

Full description

Saved in:

Bibliographic Details
Main Author:	Ainizar, Mustapa
Format:	Thesis
Language:	English
Published:	2020
Subjects:	TK Electrical engineering Electronics Nuclear engineering
Online Access:	http://umpir.ump.edu.my/id/eprint/30395/1/Menyelesaikan%20masalah%20perancangan%20jujukan%20pemasangan%20menggunakan%20algoritma%20penapis%20kalman%20diselakukan.wm.pdf
Tags:	Add Tag No Tags, Be the first to tag this record!

id	my-ump-ir.30395
record_format	uketd_dc
spelling	my-ump-ir.303952023-04-06T01:50:09Z Menyelesaikan masalah perancangan jujukan pemasangan menggunakan algoritma penapis Kalman diselakukan 2020-07 Ainizar, Mustapa TK Electrical engineering. Electronics Nuclear engineering Perancangan jujukan pemasangan (Assembly Sequence Planning - ASP) memainkan peranan penting dalam reka bentuk dan pembuatan produk. Jujukan pemasangan mempengaruhi keseluruhan produktiviti kerana ia menentukan kepantasan dan ketepatan produk itu dipasang. Objektif utama ASP adalah untuk menentukan jujukan pemasangan komponen untuk memendekkan masa pemasangan atau menjimatkan kos pemasangan. Walau bagaimanapun, ASP juga dikenali sebagai masalah pengoptimuman gabungan klasik yang sukar. Dengan peningkatan bilangan komponen bagi sesuatu produk, ASP menjadi lebih sukar dan algoritma berasaskan grafik tradisional tidak dapat menyelesaikannya dengan berkesan. Terdapat pelbagai metaheuristik yang wujud pada masa kini. Walau bagaimanapun, tidak semua metaheuristik dibangunkan untuk beroperasi di ruang carian diskret. Salah satu contoh algoritma metaheuristik ialah Kalman. Maka, bagi tujuan menyelesaikan masalah pengoptimuman gabungan (Combinatorial Optimization Problem - COP) yang diskret menggunakan metaheuristik serta menilai prestasi algoritma yang dicadangkan, satu kajian kes ASP telah dijalankan. Prestasi algoritma penapis Kalman diselakukan (Simulated Kalman Filter - SKF) lanjutan yang dinamakan penapis Kalman diselakukan binari (Binary Simulated Kalman Filter – BSKF), penapis Kalman diselakukan dimodulasi sudut (Angle Modulated Simulated Kalman Filter – AMSKF), dan penapis Kalman diselakukan dinilai jarak (Distance- Evaluated Simulated Kalman Filter - DESKF) dibandingkan dengan hasil kajian lalu yang menggunakan algoritma carian graviti binari (Binary Gravitational Search Algorithm - BGSA), algoritma pengoptimuman kerumunan zarah binari (Binary Particle Swarm Optimization - BPSO), algoritma carian graviti berbilang keadaan (Multi-State Gravitational Search Algorithm - MSGSA), algoritma carian graviti berbilang keadaan dengan peraturan tertanam (Multi-State Gravitational Search Algorithm with an Embedded Rule - MSGSAER), algoritma pengoptimuman kerumunan zarah berbilang keadaan (Multi-State Particle Swarm Optimization - MSPSO), dan algoritma pengoptimuman sekawan zarah berbilang keadaan dengan peraturan tertanam (Multi- State Particle Swarm Optimization with an Embedded Rule - MSPSOER) dalam menyelesaikan masalah ASP. Dengan menggunakan satu kajian kes ASP, hasil eksperimen menunjukkan AMSKF mengatasi BSKF, DESKF dan enam algoritma lain daripada kajian lalu dengan kelebihan sehingga 0.95% dalam mencari penyelesaian yang optimum. 2020-07 Thesis http://umpir.ump.edu.my/id/eprint/30395/ http://umpir.ump.edu.my/id/eprint/30395/1/Menyelesaikan%20masalah%20perancangan%20jujukan%20pemasangan%20menggunakan%20algoritma%20penapis%20kalman%20diselakukan.wm.pdf pdf en public masters Universiti Malaysia Pahang College of Engineering Zuwairie, Ibrahim
institution	Universiti Malaysia Pahang Al-Sultan Abdullah
collection	UMPSA Institutional Repository
language	English
advisor	Zuwairie, Ibrahim
topic	TK Electrical engineering Electronics Nuclear engineering
spellingShingle	TK Electrical engineering Electronics Nuclear engineering Ainizar, Mustapa Menyelesaikan masalah perancangan jujukan pemasangan menggunakan algoritma penapis Kalman diselakukan
description	Perancangan jujukan pemasangan (Assembly Sequence Planning - ASP) memainkan peranan penting dalam reka bentuk dan pembuatan produk. Jujukan pemasangan mempengaruhi keseluruhan produktiviti kerana ia menentukan kepantasan dan ketepatan produk itu dipasang. Objektif utama ASP adalah untuk menentukan jujukan pemasangan komponen untuk memendekkan masa pemasangan atau menjimatkan kos pemasangan. Walau bagaimanapun, ASP juga dikenali sebagai masalah pengoptimuman gabungan klasik yang sukar. Dengan peningkatan bilangan komponen bagi sesuatu produk, ASP menjadi lebih sukar dan algoritma berasaskan grafik tradisional tidak dapat menyelesaikannya dengan berkesan. Terdapat pelbagai metaheuristik yang wujud pada masa kini. Walau bagaimanapun, tidak semua metaheuristik dibangunkan untuk beroperasi di ruang carian diskret. Salah satu contoh algoritma metaheuristik ialah Kalman. Maka, bagi tujuan menyelesaikan masalah pengoptimuman gabungan (Combinatorial Optimization Problem - COP) yang diskret menggunakan metaheuristik serta menilai prestasi algoritma yang dicadangkan, satu kajian kes ASP telah dijalankan. Prestasi algoritma penapis Kalman diselakukan (Simulated Kalman Filter - SKF) lanjutan yang dinamakan penapis Kalman diselakukan binari (Binary Simulated Kalman Filter – BSKF), penapis Kalman diselakukan dimodulasi sudut (Angle Modulated Simulated Kalman Filter – AMSKF), dan penapis Kalman diselakukan dinilai jarak (Distance- Evaluated Simulated Kalman Filter - DESKF) dibandingkan dengan hasil kajian lalu yang menggunakan algoritma carian graviti binari (Binary Gravitational Search Algorithm - BGSA), algoritma pengoptimuman kerumunan zarah binari (Binary Particle Swarm Optimization - BPSO), algoritma carian graviti berbilang keadaan (Multi-State Gravitational Search Algorithm - MSGSA), algoritma carian graviti berbilang keadaan dengan peraturan tertanam (Multi-State Gravitational Search Algorithm with an Embedded Rule - MSGSAER), algoritma pengoptimuman kerumunan zarah berbilang keadaan (Multi-State Particle Swarm Optimization - MSPSO), dan algoritma pengoptimuman sekawan zarah berbilang keadaan dengan peraturan tertanam (Multi- State Particle Swarm Optimization with an Embedded Rule - MSPSOER) dalam menyelesaikan masalah ASP. Dengan menggunakan satu kajian kes ASP, hasil eksperimen menunjukkan AMSKF mengatasi BSKF, DESKF dan enam algoritma lain daripada kajian lalu dengan kelebihan sehingga 0.95% dalam mencari penyelesaian yang optimum.
format	Thesis
qualification_level	Master's degree
author	Ainizar, Mustapa
author_facet	Ainizar, Mustapa
author_sort	Ainizar, Mustapa
title	Menyelesaikan masalah perancangan jujukan pemasangan menggunakan algoritma penapis Kalman diselakukan
title_short	Menyelesaikan masalah perancangan jujukan pemasangan menggunakan algoritma penapis Kalman diselakukan
title_full	Menyelesaikan masalah perancangan jujukan pemasangan menggunakan algoritma penapis Kalman diselakukan
title_fullStr	Menyelesaikan masalah perancangan jujukan pemasangan menggunakan algoritma penapis Kalman diselakukan
title_full_unstemmed	Menyelesaikan masalah perancangan jujukan pemasangan menggunakan algoritma penapis Kalman diselakukan
title_sort	menyelesaikan masalah perancangan jujukan pemasangan menggunakan algoritma penapis kalman diselakukan
granting_institution	Universiti Malaysia Pahang
granting_department	College of Engineering
publishDate	2020
url	http://umpir.ump.edu.my/id/eprint/30395/1/Menyelesaikan%20masalah%20perancangan%20jujukan%20pemasangan%20menggunakan%20algoritma%20penapis%20kalman%20diselakukan.wm.pdf
_version_	1783732144721362944

Menyelesaikan masalah perancangan jujukan pemasangan menggunakan algoritma penapis Kalman diselakukan

Similar Items