Skip to main content

Use of Optimisers for the Solution of Multi-objective Problems

  • Chapter
Use Cases of Discrete Event Simulation

Abstract

The book chapter presents two case studies that consequently use the computer-aided simulation in combination with the optimization. The optimization follows the search of the best solution for a given optimization problem. Case study 1 introduces a special procedure for the determination of the number of machines in production systems. Thereby the optimization is combined with a cost simulation. It shows that, with this procedure, very good solutions can be found automatically and concerning a specific problem. Case study 2 deals with the order controlling in Car Assembly with the Aid of Optimizers. The modeling had to consider that a lot of flexible parameters were needed to ensure enough planning roam. A main goal was to determine the computational achievable “right” production sequence. The hand-made production program should be optimized by the simulation. Both case studies present possibilities and potentials of the computer-aided simulation combined with the optimization.

This is a preview of subscription content, log in via an institution to check access.

Access this chapter

Chapter
USD 29.95
Price excludes VAT (USA)
  • Available as PDF
  • Read on any device
  • Instant download
  • Own it forever
eBook
USD 129.00
Price excludes VAT (USA)
  • Available as PDF
  • Read on any device
  • Instant download
  • Own it forever
Softcover Book
USD 169.99
Price excludes VAT (USA)
  • Compact, lightweight edition
  • Dispatched in 3 to 5 business days
  • Free shipping worldwide - see info
Hardcover Book
USD 169.99
Price excludes VAT (USA)
  • Durable hardcover edition
  • Dispatched in 3 to 5 business days
  • Free shipping worldwide - see info

Tax calculation will be finalised at checkout

Purchases are for personal use only

Institutional subscriptions

Preview

Unable to display preview. Download preview PDF.

Unable to display preview. Download preview PDF.

References

  1. Banks, J. (ed.): Handbook of simulation, Principles, Methodology, Advances, Application and Practice. JohnWiley & Sons Inc., Atlanta (1998)

    Google Scholar 

  2. De Jong, K.: An Analysis of the Behavior of a Class of Genetic Adaptive Systems. PhD Dissertation. Dept. of Computer and Communication Sciences. Univ. of Michigan, Ann Arbor (1975)

    Google Scholar 

  3. Dombrowski, U., Herrmann, C., Lacker, L., Sonnentag, S.: Modernisierung kleiner und mittlerer Unternehmen - Ein ganzheitliches Konzept. Springer, Heidelberg (2009)

    Book  Google Scholar 

  4. Domschke, W.: Modelle und Verfahren zur Bestimmung betrieblicher und innerbetrieblicher Standorte - ein Überblick. Zeitschrift für Operation Research Heft 19, S13–S41 (1975)

    Article  MathSciNet  Google Scholar 

  5. Fisher, H., Thompson, G.L.: Probabilistic Learning Combinations of Local Job-Shop Scheduling Rules. In: Muth, J.F., Thompson, G.L. (eds.) Industrial Scheduling, pp. 225–251. Prentice-Hall, Englewood Cliffs (1963)

    Google Scholar 

  6. Grundig, C.-G.: Fabrikplanung - Planungssystematik - Methoden - Anwendungen. Carl Hanser Verlag, München (2009)

    Google Scholar 

  7. Gudehus, T.: Logistik Grundlagen Strategien Anwendungen. Springer, Berlin (1999)

    Google Scholar 

  8. Günther, H.-O., Tempelmeier, H.: Produktion und Logistik. Springer, Heidelberg (2005)

    Google Scholar 

  9. Hader, S.: Ein hybrider Ansatz zur Optimierung technischer Systeme. Dissertation, Technische Universität Chemnitz, Chemnitz (2001)

    Google Scholar 

  10. Holland, J.: Adaptation in Natural and Artifical Systems. University of Michigan Press (1975)

    Google Scholar 

  11. Hopp, W.J., Spearman, M.L.: Factory Physics. McGraw-Hill, Boston (2008)

    Google Scholar 

  12. Horbach, S.: Modulares Planungskonzept für Logistikstrukturen und Produktionsstätten kompetenzzellenbasierter Netze. Wissenschaftliche Schriftenreihe des IBF, Heft 70, Chemnitz (2008)

    Google Scholar 

  13. Jones, A., Riddick, F., Rabelo, L.: Development of a Predictive-Reactive Scheduler Using Genetic Algorithms and Simulation-based Scheduling Software, National Institute of Standards and Technology, Ohio University (1996), http://www.nist.gov (accessed May 18, 1996)

  14. Jones, A., Rabelo, L.: Survey of Job Shop Scheduling Techniques, National Institute of Standards and Technology, California Polytechnic State University (1998), http://www.nist.gov (accessed May 18, 2009)

  15. Käschel, J., Teich, T.: Produktionswirtschaft - Band 1: Grundlagen, Produktionsplanung und -steuerung. Verlag der Gesellschaft für Unternehmensrechnung und Controlling m.b.H., Chemnitz (2007)

    Google Scholar 

  16. Kobylka, A.: Simulationsbasierte Dimensionierung von Produktionssystemen mit definiertem Potential an Leistungsflexibilität. Wissenschaftliche Schriftenreihe des IBF, Heft 24, Chemnitz (2000)

    Google Scholar 

  17. Kuhn, A., Tempelmeier, H., Arnold, D., Isermann, H.: Handbuch Logistik. Springer, Berlin (2002)

    Google Scholar 

  18. Kühn, W.: Digitale Fabrik - Fabriksimulation für Produktionsplaner. Wien, Hanser (2006)

    Google Scholar 

  19. März, L., Krug, W., Rose, O., Weigert, G.: Simulation und Optimierung in Produktion und Logistik - Praxisorientierter Leitfaden mit Fallbeispielen. Springer, Heidelberg (2011)

    Book  Google Scholar 

  20. McLean, C., Leong, S.: The Role of Simulation in Strategic Manufacturing, Manufacturing Simulation and Modeling Group National Institute of Standards and Technology (2002), http://www.nist.gov (accessed May 18, 2009)

  21. McLean, C., Shao, G.: Generic Case Studies for Manufacturing Simulation Applications, National Institute of Standards and Technology (2003), http://www.nist.gov (accessed May, 18 2009)

  22. Nyhuis, P., Reinhart, G., Abele, E.: Wandlungsfähige Produktionssysteme - Heute die Industrie von morgen gestalten. Impressum Verlag, Hamburg (2008)

    Google Scholar 

  23. Pfeiffer, A.: Novel Methods for Decision Support in Production Planning and Control. Thesis (PhD), Budapest University of Technology and Economics (2007)

    Google Scholar 

  24. Rabe, M., Spieckermann, S., Wenzel, S.: Verifikation und Validierung für die Simulation in Produktion und Logistik. Springer, Berlin (2008)

    Google Scholar 

  25. Schenk, M., Wirth, S.: Fabrikplanung und Fabrikbetrieb. Methoden für die wandlungsfähige und vernetzte Fabrik. Springer, Berlin (2004)

    Google Scholar 

  26. Schmigalla, H.: Fabrikplanung - Begriffe und Zusammenhänge. Hanser-Verlag, München (1995)

    Google Scholar 

  27. Schönsleben, P.: Integrales Logistikmanagement, Operations and Supply Chain Management in umfassenden Wertschöpfungsnetzwerken. Springer, Berlin (2007)

    Google Scholar 

  28. Shao, G., McLean, C., Brodsky, A., Amman, P.: Parameter Validation Using Constraint Optimization for Modeling and Simulation, Manufacturing Simulation and Modeling Group, National Institute of Standards and Technology (2008), http://www.nist.gov (accessed May 18, 2009)

  29. Standridge, C.: Teaching Simulation Using Case Studies. In: Proceedings of the 32nd on Winter Simulation Conference, Orlando, Florida, USA, December 10-13, pp. 1630–1634 (2000)

    Google Scholar 

  30. Tecnomatix Technologies Ltd, Tecnomatix Plant Simulation Help (2006)

    Google Scholar 

  31. VDI 3633: VDI-Richtlinie Simulation von Logistik-, Materialfluss und Produktionssystemen - Grundlagen. Verein Deutscher Ingenieure. Blatt 1. Beuth-Verlag, Berlin (2010)

    Google Scholar 

  32. VDI 3633: VDI-Richtlinie Simulation von Logistik-, Materialfluss und Produktionssystemen - Grundlagen. Verein Deutscher Ingenieure. Blatt 7. Beuth-Verlag, Berlin (2001)

    Google Scholar 

  33. Vollmann, T.E., Berry, W.L., Whybark, D.C., Jacobs, F.R.: Manufacturing Planning and Control Systems for Supply Chain Management. McGraw-Hill, New York (2005)

    Google Scholar 

  34. Vose, M.: Modeling Simple Genetic Algorithms. In: Whitley, D. (ed.) Foundations of Genetic Algorithms, vol. 2, pp. 63–73. Morgan Kaufmann (1993)

    Google Scholar 

  35. Westkämper, E., Zahn, E.: Wandlungsfähige Produktionsunternehmen - Das Stuttgarter Unternehmensmodell. Springer, Heidelberg (2009)

    Book  Google Scholar 

  36. Whitley, D.: A Genetic Algorithm Tutorial. Statistics and Computing 4, 65–85 (1995)

    Google Scholar 

  37. Wunderlich, J.: Kostensimulation - Simulationsbasierte Wirtschaftlichkeitsregelung komplexer Produktionssysteme. Dissertation, Universität Erlangen-Nürnberg, Erlangen (2002)

    Google Scholar 

  38. Zäpfel, G.: Strategisches Produktions-Management. Wien, Oldenbourg (2000)

    Book  Google Scholar 

Download references

Author information

Authors and Affiliations

Authors

Editor information

Editors and Affiliations

Rights and permissions

Reprints and permissions

Copyright information

© 2012 Springer Berlin Heidelberg

About this chapter

Cite this chapter

Krauß, A., jósvai, J., Müller, E. (2012). Use of Optimisers for the Solution of Multi-objective Problems. In: Bangsow, S. (eds) Use Cases of Discrete Event Simulation. Springer, Berlin, Heidelberg. https://doi.org/10.1007/978-3-642-28777-0_16

Download citation

  • DOI: https://doi.org/10.1007/978-3-642-28777-0_16

  • Publisher Name: Springer, Berlin, Heidelberg

  • Print ISBN: 978-3-642-28776-3

  • Online ISBN: 978-3-642-28777-0

  • eBook Packages: EngineeringEngineering (R0)

Publish with us

Policies and ethics