論文の概要: A general Framework for Utilizing Metaheuristic Optimization for
Sustainable Unrelated Parallel Machine Scheduling: A concise overview
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2311.12802v1
- Date: Thu, 14 Sep 2023 17:30:26 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-01-15 15:45:22.043670
- Title: A general Framework for Utilizing Metaheuristic Optimization for
Sustainable Unrelated Parallel Machine Scheduling: A concise overview
- Title（参考訳）: 持続的無関係並列マシンスケジューリングのためのメタヒューリスティック最適化の汎用フレームワーク:簡潔な概要
- Authors: Absalom E. Ezugwu
- Abstract要約: 非関連並列機械スケジューリング問題(UPMSP)へのメタヒューリスティック最適化アルゴリズムの適用について検討する。
本稿では,遺伝的アルゴリズム,粒子群最適化,アリコロニー最適化などのメタヒューリスティックアルゴリズムについて検討する。
これらのアルゴリズムは、資源利用の向上、エネルギー消費の最小化、環境への影響の低減、社会的に責任のある実践を促進する能力に基づいて評価される。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.9425072949353568
- License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
- Abstract: Sustainable development has emerged as a global priority, and industries are
increasingly striving to align their operations with sustainable practices.
Parallel machine scheduling (PMS) is a critical aspect of production planning
that directly impacts resource utilization and operational efficiency. In this
paper, we investigate the application of metaheuristic optimization algorithms
to address the unrelated parallel machine scheduling problem (UPMSP) through
the lens of sustainable development goals (SDGs). The primary objective of this
study is to explore how metaheuristic optimization algorithms can contribute to
achieving sustainable development goals in the context of UPMSP. We examine a
range of metaheuristic algorithms, including genetic algorithms, particle swarm
optimization, ant colony optimization, and more, and assess their effectiveness
in optimizing the scheduling problem. The algorithms are evaluated based on
their ability to improve resource utilization, minimize energy consumption,
reduce environmental impact, and promote socially responsible production
practices. To conduct a comprehensive analysis, we consider UPMSP instances
that incorporate sustainability-related constraints and objectives.
- Abstract（参考訳）: 持続可能な開発が世界的な優先事項として浮上し、産業は持続的な慣行と業務の整合化に努めている。
並列マシンスケジューリング(pms)は、資源利用と運用効率に直接影響を及ぼす生産計画の重要な側面である。
本稿では,無関係な並列マシンスケジューリング問題 (UPMSP) に対するメタヒューリスティック最適化アルゴリズムの適用を,持続可能な開発目標 (SDG) のレンズを通して検討する。
本研究の目的は, メタヒューリスティック最適化アルゴリズムが, UPMSPの文脈における持続可能な開発目標達成にどのように貢献できるかを検討することである。
遺伝的アルゴリズム,粒子群最適化,アリコロニー最適化などのメタヒューリスティックアルゴリズムについて検討し,スケジューリング問題を最適化する上での有効性を評価する。
これらのアルゴリズムは, 資源利用の向上, エネルギー消費の最小化, 環境影響の低減, 社会的責任を負う生産の実践を促進する能力に基づいて評価される。
包括的分析を行うために,サステナビリティに関連する制約や目的を組み込んだUPMSPインスタンスを検討する。
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