論文の概要: A Knowledge-driven Memetic Algorithm for the Energy-efficient Distributed Homogeneous Flow Shop Scheduling Problem

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2404.18953v1
• Date: Sun, 28 Apr 2024 00:52:44 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-05-01 18:29:43.409505
• Title: A Knowledge-driven Memetic Algorithm for the Energy-efficient Distributed Homogeneous Flow Shop Scheduling Problem
• Title（参考訳）: エネルギー効率の分散均質フローショップスケジューリング問題に対する知識駆動型メメティックアルゴリズム
• Authors: Yunbao Xu, Xuemei Jiang, Jun Li, Lining Xing, Yanjie Song,
• Abstract要約: エネルギー効率の高い分散均質フローショップスケジューリング問題(DHFSSP)に対処する知識駆動メメティックアルゴリズム(KDMA)を提案する。 KDMAは様々な評価面において多くの最先端アルゴリズムより優れていることは明らかである。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 3.8628109670599
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
• Abstract: The reduction of carbon emissions in the manufacturing industry holds significant importance in achieving the national "double carbon" target. Ensuring energy efficiency is a crucial factor to be incorporated into future generation manufacturing systems. In this study, energy consumption is considered in the distributed homogeneous flow shop scheduling problem (DHFSSP). A knowledge-driven memetic algorithm (KDMA) is proposed to address the energy-efficient DHFSSP (EEDHFSSP). KDMA incorporates a collaborative initialization strategy to generate high-quality initial populations. Furthermore, several algorithmic improvements including update strategy, local search strategy, and carbon reduction strategy are employed to improve the search performance of the algorithm. The effectiveness of KDMA in solving EEDHFSSP is verified through extensive simulation experiments. It is evident that KDMA outperforms many state-of-the-art algorithms across various evaluation aspects.
• Abstract（参考訳）: 製造業における二酸化炭素排出量の削減は、国家の「二重炭素」目標を達成する上で重要な意味を持つ。 エネルギー効率の確保は、次世代製造システムに組み込む上で重要な要素である。 本研究では,分散均質フローショップスケジューリング問題 (DHFSSP) においてエネルギー消費を考慮した。 エネルギー効率の高いDHFSSP(EEDHFSSP)に対処するために知識駆動メメティックアルゴリズム(KDMA)を提案する。 KDMAは、高品質な初期人口を生成するための共同初期化戦略を取り入れている。 さらに,アルゴリズムの探索性能向上のために,更新戦略,局所探索戦略,炭素削減戦略など,いくつかのアルゴリズム改良が加えられている。 EEDHFSSPの解法におけるKDMAの有効性を広範囲なシミュレーション実験により検証した。 KDMAは様々な評価面において多くの最先端アルゴリズムより優れていることは明らかである。

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