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Enregistrement W4323342256 · doi:10.5267/j.ijiec.2023.2.002

Composite heuristics and water wave optimality algorithms for tri-criteria multiple job classes and customer order scheduling on a single machine

2023· article· en· W4323342256 sur OpenAlexvenueno aff
Lung-Yu Li, Win-Chin Lin, Danyu Bai, Xingong Zhang, Ameni Azzouz, Shuenn‐Ren Cheng, Yali Wu, Chin‐Chia Wu

Notice bibliographique

RevueInternational Journal of Industrial Engineering Computations · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueScheduling and Optimization Algorithms
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesMinistry of Science and Technology, TaiwanNational Natural Science Foundation of China
Mots-clésTardinessHeuristicsScheduling (production processes)Computer scienceMathematical optimizationJob shop schedulingAlgorithmUpper and lower boundsMathematics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Among the well-known scheduling problems, the customer order scheduling problem (COSP) has always been of great importance in manufacturing. To reflect the reality of COSPs as much as possible, this study considers that jobs from different orders are classified in various classes. This paper addresses a tri-criteria single-machine scheduling model with multiple job classes and customer orders on which the measurement minimizes a linear combination of the sum of the ranges of all orders, the tardiness of all orders, and the total completion times of all jobs. Due to the NP-hard complexity of the problem, a lower bound and a property are developed and utilized in a branch-and-bound for solving an exact solution. Afterward, four heuristics with three local improved searching methods each and a water wave optimality algorithm with four variants of wavelengths are proposed. The tested outputs report the performances of the proposed methods.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,007
Score d'incertitude au seuil0,014

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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.

Tête enseignante Opus0,051
Tête enseignante GPT0,288
Écart entre enseignants0,237 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSimulation ou modélisation
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations4
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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