論文の概要: A global-local neighborhood search algorithm and tabu search for
flexible job shop scheduling problem
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2010.12702v2
- Date: Tue, 3 Nov 2020 20:09:27 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2022-10-03 22:08:25.907744
- Title: A global-local neighborhood search algorithm and tabu search for
flexible job shop scheduling problem
- Title（参考訳）: フレキシブルなジョブショップスケジューリング問題に対するグローバルローカル近傍探索アルゴリズムとタブー探索
- Authors: Juan Carlos Seck-Tuoh-Mora, Nayeli J. Escamilla-Serna, Joselito
Medina-Marin, Norberto Hernandez-Romero, Irving Barragan-Vite, Jose R.
Corona-Armenta
- Abstract要約: この研究はGLNSA(Global-local neighborhood search algorithm)と呼ばれる新しいメタヒューリスティックアルゴリズムを提案する。
提案アルゴリズムは,Nopt1地区の簡易版を実装したタブ検索と補完する。
実験の結果,提案アルゴリズムの性能は,最近発表された他のアルゴリズムと比較すると良好であった。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 3.946442574906068
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: The Flexible Job Shop Scheduling Problem (FJSP) is a combinatorial problem
that continues to be studied extensively due to its practical implications in
manufacturing systems and emerging new variants, in order to model and optimize
more complex situations that reflect the current needs of the industry better.
This work presents a new meta-heuristic algorithm called GLNSA (Global-local
neighborhood search algorithm), in which the neighborhood concepts of a
cellular automaton are used, so that a set of leading solutions called
"smart_cells" generates and shares information that helps to optimize instances
of FJSP. The GLNSA algorithm is complemented with a tabu search that implements
a simplified version of the Nopt1 neighborhood defined in [1] to complement the
optimization task. The experiments carried out show a satisfactory performance
of the proposed algorithm, compared with other results published in recent
algorithms and widely cited in the specialized bibliography, using 86 test
problems, improving the optimal result reported in previous works in two of
them.
- Abstract（参考訳）: フレキシブル・ジョブショップスケジューリング問題(fjsp: flexible job shop scheduling problem)は、現在の産業のニーズをよりよく反映するより複雑な状況をモデル化し、最適化するために、製造システムや新たな変種が出現することにおける実用的な意味から、引き続き研究が続けられている組合せ問題である。
この研究はGLNSA(Global-local neighborhood search algorithm)と呼ばれる新しいメタヒューリスティックアルゴリズムを示し、そこではセルオートマトンの概念が使われ、「smart_cells」と呼ばれる先進的なソリューションのセットがFJSPのインスタンスを最適化するための情報を生成し共有する。
GLNSAアルゴリズムは、最適化タスクを補完するために[1]で定義されたNopt1地区の簡易版を実装するタブ検索で補完される。
提案手法は,最近のアルゴリズムで公表された他の結果と比較して満足できる性能を示し,専門書誌に広く引用され,86の試験問題を用いて,先行研究で報告された最適結果を改善した。
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