面向柔性作业车间调度问题的全局-局部邻域搜索算法与禁忌搜索
神经与进化计算
2020-11-05 v2
摘要
柔性作业车间调度问题(FJSP)是一个组合优化问题,由于其在制造系统中的实际意义以及不断涌现的新变体,为更好建模和优化反映当前工业需求的更复杂情境,该问题持续被广泛研究。本文提出一种称为 GLNSA(全局-局部邻域搜索算法)的新元启发式算法,其中使用了元胞自动机的邻域概念,使一组称为“smart_cells”的领先解生成并共享信息,从而有助于优化 FJSP 实例。GLNSA 算法辅以禁忌搜索,其实现了文献[1]中定义的 Nopt1 邻域的简化版本,以补充优化任务。所开展的实验显示了所提算法的满意性能,相较于近期算法及专业文献中广泛引用的其他已发表结果,使用 86 个测试问题,在其中两个问题上改进了先前工作所报告的最优结果。
引用
@article{arxiv.2010.12702,
title = {A global-local neighborhood search algorithm and tabu search for flexible job shop scheduling problem},
author = {Juan Carlos Seck-Tuoh-Mora and Nayeli J. Escamilla-Serna and Joselito Medina-Marin and Norberto Hernandez-Romero and Irving Barragan-Vite and Jose R. Corona-Armenta},
journal= {arXiv preprint arXiv:2010.12702},
year = {2020}
}
备注
33 pages, 25 figures, Submitted to: PeerJ Comput. Sci