An Efficient Two-Stage Genetic Algorithm for Flexible Job-Shop Scheduling
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
Flexible job shop Scheduling Problem (FJSP) is considered as an expansion of classical Job-shop Scheduling Problem (JSP) where operations have a set of eligible machines, unlike only a single machine at JSP. FJSP is classified as non-polynomial-hard (NP-hard) problem. Researchers developed different techniques including Genetic Algorithm (GA) that is widely used for solving FJSP. Regular GAs for FJSP determine both operation sequencing and machine assignment through genetic search. In this paper, we developed a highly efficient Two-Stage Genetic Algorithm (2SGA) that in the first stage, GA coding only determines the order of operations for assignment. But machines are assigned through an evaluation process that starts from the first operation in the chromosome and chooses machines with the shortest completion time considering current machine load and process time. At the end of the first stage, we have a high-quality solution population that will be fed to the second stage. The second stage follows the regular GA approach for FJSP and searches the entire solution space to explorer solutions that might have been excluded at the first stage because of its greedy approach. The efficiency of proposed 2SGA has been successfully tested using published benchmark problems and also generated examples of different sizes. The quality of the 2SGA solutions greatly exceeds regular GA, especially for larger size problems.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 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