作业车间调度问题变体的模型与策略
人工智能
2011-09-28 v1
摘要
近年来，出现了多种用于调度问题的约束规划和布尔可满足性方法。它们的共同点是使用相对简单的传播机制以及自适应地关注问题最受约束部分的方式。在某些情况下，这些方法优于更经典的、依赖于全局一元或累积资源约束的传播算法和专用搜索启发式的约束规划方法。特别地，我们描述了一种方法，该方法结合了重启、通用自适应启发式以及基于析取约束分解的简单模型上的解引导分支。在本文中，我们介绍了这种技术对作业车间调度问题（JSP）一个重要子类的改编，其中目标函数涉及最小化提前/延迟成本。我们进一步表明，通过为JSP的一个变体（涉及时间滞后约束）添加领域特定信息，我们的技术可以得到改进。特别地，我们引入了一种专用的贪婪启发式算法，以及针对最大时间滞后为0（也称为无等待JSP）情况的改进模型。
引用
@article{arxiv.1109.5920,
title = {Models and Strategies for Variants of the Job Shop Scheduling Problem},
author = {Diarmuid Grimes and Emmanuel Hebrard},
journal= {arXiv preprint arXiv:1109.5920},
year = {2011}
}
备注
Principles and Practice of Constraint Programming - CP 2011, Perugia : Italy (2011)