A novel hybrid algorithm of genetic algorithm, variable neighborhood search and constraint programming for distributed flexible job shop scheduling problem
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
With a decentral and global economy, distributed scheduling problems are getting a lot of attention. This paper addresses a distributed flexible job shop scheduling problem (DFJSP) with minimizing makespan, in which three subproblems, namely operations sequencing, factory selection and machine selection must be determined. To solve the DFJSP, a novel mixed-integer linear programming (MILP) model is first developed, which can solve the small-scaled instances to optimality. Since the NP-hard characteristic of DFJSP, a hybrid algorithm (GA-VNS-CP) of genetic algorithm (GA), variable neighborhood search (VNS) and constraint programming (CP). Specifically, the GA-VNS-CP is divided into two stages. The first stage uses the hybrid meta-heuristic algorithms of GA and VNS (GA-VNS), and the VNS is designed to improve the local search ability of GA. In GA-VNS, the encoding only considers the factory selection and the operations sequencing problems, and the machine selection problem is determined by the decoding rule. Because the solution space may be limited by the decoding rule, the second stage uses the CP to extend the solution and further improve the solution. Numerical experiments based on benchmark instances are conducted to evaluate the effectiveness of the MILP model, VNS, CP and GA-VNS-CP. The experimental results show effectiveness of the MILP model, VNS and CP. Moreover, the GA-VNS-CP algorithm has better performance than traditional algorithms and improves 6 current best solutions for 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 | 0,001 | 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