Task scheduling and management using genetic algorithms with application in production process optimisation
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
This paper presents a methodology which uses Genetic Algorithms (GA) for task scheduling and management in an environment where multiple jobs compete for a limited number of resources. The primary objective of the developed system of task scheduling and management is to minimise the cost of resources using available resources while ensuring that the jobs are completed within stipulated timeframes while meeting the task specifications and performance criteria. Once the resources are allocated by the GA-based scheduling algorithm to complete a given set of jobs, it is necessary to continuously monitor the progress of jobs and changes in the environment and in the event of such situations as performance degradation and machine breakdowns, to plan, allocate and rearrange the resources to achieve the system objective. In this paper, a technique is developed to accommodate machine breakdowns and unavailability of machines due to prior assignment or maintenance. Another feature of the developed algorithm is the use of domain knowledge about the process to expedite the evolution process. In the present paper, methodology is also developed to accommodate high priority jobs that may be introduced after the initial scheduling. The developed methodology is applied to plan the activation and post activation processes in an activated carbon manufacturing plant and to schedule and manage the resources such as kilns, crushers, blenders, washers and dryers in the plant. The results demonstrate the effectiveness of the developed approach.
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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 découle