用于求解作业调度问题的仿生算法评估
神经与进化计算
2017-11-22 v1 人工智能
摘要
在本研究中，我们使用了仿生元启发式算法，如人工免疫系统与蚁群算法，它们基于生物在 computer science 领域中有趣的若干特征与行为。本文以简明方式呈现了对称为作业车间调度或工作规划的 combinatorial optimization problem 的仿生解法的评估，其目标本质上是寻找在机器设置中执行所需时间最少的配置或作业流。我们在作业车间调度问题的参考实例上刻画并评估了算法性能，将所得解的质量与最有效方法的最佳已知解进行比较。解从两方面评估：首先关于解的质量，以 makespan 为参考；其次关于性能，以算法获得最佳解所执行的计算次数为参考。
引用
@article{arxiv.1711.07821,
title = {Evaluation of bioinspired algorithms for the solution of the job scheduling problem},
author = {Edson Florez and Nelson Diaz and Wilfredo Gomez and Lola Bautista and Dario Delgado},
journal= {arXiv preprint arXiv:1711.07821},
year = {2017}
}
备注
in Spanish