The aim of this research is to study the dynamic facility layout and job-shop scheduling problems, simultaneously. In fact, this paper intends to measure the synergy between these two problems. In this paper, a multi-objective mixed integer nonlinear programming model has been proposed where areas of departments are unequal. Using a new approach, this paper calculates the farness rating scores of departments beside their closeness rating scores. Another feature of this paper is the consideration of input and output points for each department, which is crucial for the establishment of practical facility layouts in the real world. In the scheduling problem, transportation delay between departments and machines' setup time are considered that affect the dynamic facility layout problem. This integrated problem is solved using a hybrid two-phase algorithm. In the first phase, this hybrid algorithm incorporates the non-dominated sorting genetic algorithm. The second phase also applies two local search algorithms. To increase the efficacy of the first phase, we have tuned the parameters of this phase using the Taguchi experimental design method. Then, we have randomly generated 20 instances of different sizes. The numerical results show that the second phase of the hybrid algorithm improves its first phase significantly. The results also demonstrate that the simultaneous optimization of those two problems decreases the mean flow time of jobs by about 10% as compared to their separate optimization.

中文翻译：

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集成的动态设施布局和车间调度问题：混合NSGA-II和本地搜索算法

这项研究的目的是同时研究动态设施布局和车间作业调度问题。实际上，本文旨在衡量这两个问题之间的协同作用。本文提出了部门面积不相等的多目标混合整数非线性规划模型。本文采用一种新的方法来计算部门的亲近度评分和亲密度评分。本文的另一个特点是考虑每个部门的输入和输出点，这对于在现实世界中建立实用的设施布局至关重要。在调度问题中，考虑了部门之间和机器设置时间之间的运输延迟，这会影响动态设施布局问题。使用混合两相算法可以解决此综合问题。在第一阶段，此混合算法结合了非支配排序遗传算法。第二阶段还应用了两种本地搜索算法。为了提高第一阶段的效率，我们已经使用田口实验设计方法调整了该阶段的参数。然后，我们随机生成了20个大小不同的实例。数值结果表明，混合算法的第二阶段显着改善了其第一阶段。结果还表明，与两个问题的同时优化相比，这两个问题的同时优化使作业的平均流动时间减少了约10％。第二阶段还应用了两种本地搜索算法。为了提高第一阶段的效率，我们已经使用田口实验设计方法调整了该阶段的参数。然后，我们随机生成了20个大小不同的实例。数值结果表明，混合算法的第二阶段显着改善了其第一阶段。结果还表明，与单独优化相比，这两个问题的同时优化使作业的平均流动时间减少了约10％。第二阶段还应用了两种本地搜索算法。为了提高第一阶段的效率，我们已经使用田口实验设计方法调整了该阶段的参数。然后，我们随机生成了20个大小不同的实例。数值结果表明，混合算法的第二阶段显着改善了其第一阶段。结果还表明，与两个问题的同时优化相比，这两个问题的同时优化使作业的平均流动时间减少了约10％。数值结果表明，混合算法的第二阶段显着改善了其第一阶段。结果还表明，与两个问题的同时优化相比，这两个问题的同时优化使作业的平均流动时间减少了约10％。数值结果表明，混合算法的第二阶段显着改善了其第一阶段。结果还表明，与两个问题的同时优化相比，这两个问题的同时优化使作业的平均流动时间减少了约10％。