Energy-Aware Flexible Job Shop Scheduling with Discrete Speeds under Uncertainty. Masters thesis, King Fahd University of Petroleum and Minerals.

PDF A SURROGATE-ASSISTED SIMHEURISTICFOR FLEXIBLE JOB SHOP SCHEDULINGUNDER UNCERTAINTY.pdf Restricted to Repository staff only until 3 June 2027. Download (1MB)

Arabic Abstract

تتناول هذه الرسالة مسألة جدولة الورشة المرنة مع مراعاة استهلاك الطاقة وعدم اليقين أثناء التنفيذ. في هذا النوع من بيئات الإنتاج، لا يقتصر القرار على ترتيب العمليات، بل يشمل اختيار الآلة المناسبة لكل عملية واختيار مستوى السرعة الذي تعمل به الآلة. لذلك تدرس الرسالة مسألة تجمع بين مرونة اختيار الآلات، وأزمنة التشغيل القابلة للتحكم، وتكلفة الطاقة، وتذبذب أزمنة التشغيل، وأعطال الآلات وإصلاحها. تم تمثيل كل جدول إنتاج باستخدام ثلاثة مكونات: تسلسل العمليات، وتعيين الآلات، واختيار السرعات. كما تم استخدام دالة هدف معيارية تجمع بين زمن الإكمال الكلي وتكلفة الطاقة حتى يمكن مقارنة المعيارين على مقياس واحد. طورت الرسالة إطاراً يعتمد على خوارزمية محاكاة التلدين للبحث في فضاء الجداول، مع استخدام برنامج محاكاة أحداث متقطعة في Arena لتقييم أداء الجداول تحت ظروف عشوائية. أظهرت النتائج وجود مفاضلة واضحة بين الزمن والطاقة؛ إذ أدى الانتقال من سياسة تركز على تقليل الطاقة إلى سياسة تركز على تقليل زمن الإكمال إلى خفض زمن الإكمال المتوقع من 498.25 إلى 232.62 وحدة زمنية، مع زيادة تكلفة الطاقة من 79.89 إلى 347.07. ولتقليل تكلفة التقييم المتكرر في Arena، طورت الرسالة امتداداً يعتمد على نماذج بديلة مدربة من بيانات المحاكاة. تمت مقارنة ثلاث سياسات لإدارة استخدام هذه النماذج، وأظهرت النتائج أن سياسة تأكيد الحلول المتميزة تحقق أفضل توازن عملي بين تقليل عدد استدعاءات Arena والحفاظ على جودة الحل النهائي. وتبين الرسالة أن النماذج البديلة يمكن أن تسرع البحث، بشرط إدارتها بحذر.

English Abstract

Flexible job shop scheduling becomes more challenging when production systems must account for alternative machines, controllable processing speeds, energy use, and uncertain execution. This thesis studies an energy-aware flexible job shop scheduling problem with controllable processing times, stochastic operation durations, and machine failure-repair behavior. Each schedule is represented by an operation sequence, machine-assignment vector, and speed-selection vector, and is evaluated using a normalized objective that combines makespan and total energy cost. A deterministic formulation defines the scheduling structure and provides normalization bounds. A DES-based simheuristic is then developed, where simulated annealing searches the schedule space and Arena discrete-event simulation estimates schedule performance over stochastic replications. Results on the base instance show a clear time-energy trade-off: shifting from the energy-focused setting to the makespan-focused setting reduces expected makespan from 498.25 to 232.62 time units, while increasing total energy cost from 79.89 to 347.07. To reduce the high cost of repeated Arena evaluations, the thesis also develops a surrogate-assisted extension. Instance-specific surrogate models are trained from Arena-evaluated schedules and used within three evaluation-management policies: pure surrogate search, elite confirmation, and one-sided error-band validation. The results show that pure surrogate search gives the largest runtime saving but can over-exploit prediction error. Elite confirmation provides the strongest practical compromise, achieving a median runtime speedup of 79.62 while using less than one percent of the exact Arena-call budget. Overall, the thesis shows that simulation-based scheduling can be accelerated effectively when surrogate predictions are managed carefully.

Item Type:	Thesis (Masters)
Subjects:	Computer Systems Engineering Math
Department:	College of Computing and Mathematics > lndustrial and Systems Engineering
Thesis Advisor:	Mohammad Aldurgam,
Thesis Co-Advisor:	Ahmed Azab Azab Ismail,
Thesis Committee Members:	Omar Alsawafy,
Depositing User:	ABDELSALAM SHARFY
Date Deposited:	04 Jun 2026 05:12
Last Modified:	16 Jun 2026 10:30
URI:	https://eprints.kfupm.edu.sa/id/eprint/144480