Multi-objective flexible job-shop scheduling in hospital using discrete particle swarm optimization algorithm with adaptive inertia weight (DPSO-AIW)
Notice bibliographique
Résumé
A multi-objective Flexible Job-shop Scheduling technique for hospitals is proposed using DPSO-AIW i.e. discrete particle swarm optimization with adaptive inertia weight method. The approach encodes the layer of the chromosomes using an operation sequence (OS) and machine assignment (MA) which is a two-layer coding structure. Global selection based on the operation (GSO) of MA and random selection of OS are coupled in the initial population. Rapid non-dominated sorting yields fronts of non-domination, which are necessary for getting the Pareto optimum solution. The diversity of the population is increased during the evolution process by adaptive adjustment of the variation of the weight of inertia, expressed by ω. Then, the Pareto optimal solution found during the process is kept in the Pareto optimal solution set (POS). The discrete particle swarm optimization algorithm is utilized to solve the values of the next generation chromosomes in the discrete domain directly. Lastly, comparisons with certain current techniques and numerical simulation based on two sets of international standard examples are performed, which are already established. The findings from the comparison show that the suggested DPSO-AIW is practical, effective, and more feasible for solving the problem related to the Multi-objective Flexible Job-shop Scheduling Problem.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».