GRASP to minimize total weighted tardiness in a permutation flow shop environment
Notice bibliographique
Résumé
This paper addresses the scheduling problem in a Permutation Flow Shop (PFS) environment, which is associated with many types of industries such as chemical, petrochemical, automobile manufacturing, metallurgical, textile, etc.Thus, this work intends to solve a PFS scheduling problem in order to minimize the total weighted tardiness, since it is an important sequencing criterion not only for on time delivery jobs but also for customer satisfaction.To solve the problem, GRASP (Greedy Randomized Adaptive Search Procedure) metaheuristic is proposed as a solution, which has shown competitive results compared with other combinatorial problems.In addition, two utility functions called Weighted Modified Due Date (WMDD) and Apparent Tardiness Cost (ATC) are proposed to develop GRASP.These are based on dynamic dispatching rules and also known for solving the problem of total weighted tardiness for single machine scheduling problem.Next, an experimental design was carried out for comparing the GRASP performance with both utility functions and against the WEDD dispatching rule results.The results indicate that GRASP-WMDD could improve the total weighted tardiness in 47.8% compared with WEDD results.Finally, the GRASP-WMDD performance for the PFS total tardiness problem was evaluated, obtaining a relative deviation index of 13.89% and ranking the method over 26 heuristics and metaheuristics.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».