Modeling and optimization of the hybrid flow shop scheduling problem with sequence-dependent setup times
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
The hybrid flow shop scheduling problem (HFSP) is an extension of the classic flow shop scheduling problem and widely exists in real industrial production systems. In real production, sequence-dependent setup times (SDST) are very important and cannot be neglected. Therefore, this study focuses HFSP with SDST (HFSP-SDST) to minimize the makespan. To solve this problem, a mixed-integer linear programming (MILP) model to obtain the optimal solutions for small-scale instances is proposed. Given the NP-hard characteristics of HFSP-SDST, an improved artificial bee colony (IABC) algorithm is developed to efficiently solve large-sized instances. In IABC, permutation encoding is used and a hybrid representation that combines forward decoding and backward decoding methods is designed. To search for the solution space that is not included in the encoding and decoding, a problem-specific local search strategy is developed to enlarge the solution space. Experiments are conducted to evaluate the effectiveness of the MILP model and IABC. The results indicate that the proposed MILP model can find the optimal solutions for small-scale instances. The proposed IABC performs much better than the existing algorithms and improves 61 current best solutions of benchmark instances.
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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