含序列相关准备时间的订单接受与调度：一种新模因算法及前沿基准对比
神经与进化计算
2021-06-11 v1
摘要
订单接受与调度（OAS）问题描述了一类现实世界问题，例如智能制造与卫星调度。该问题包括同时选择待处理订单的子集以及确定相应的调度方案。一种常见的推广形式包含序列相关准备时间和时间窗。针对该问题的一种新颖模因算法称为 Sparrow，它结合了偏置随机键遗传算法（BRKGA）与自适应大邻域搜索（ALNS）的混合。Sparrow 集成了 BRKGA 的探索能力与 ALNS 的开发能力。在一组标准基准算例上，该算法获得了更高质量的求解，且运行时间与最先进算法相当。为了进一步理解这些算法的优缺点，还在一组具有更真实属性的新基准算例上比较了它们的性能。我们得出结论：Sparrow 的突出之处在于其能够求解 OAS 文献中的困难算例，而混合稳态遗传算法（HSSGA）在大型算例上以最优性间隙衡量表现良好，尽管比 Sparrow 耗时更多。
引用
@article{arxiv.1910.01982,
title = {Order Acceptance and Scheduling with Sequence-dependent Setup Times: a New Memetic Algorithm and Benchmark of the State of the Art},
author = {Lei He and Arthur Guijt and Mathijs de Weerdt and Lining Xing and Neil Yorke-Smith},
journal= {arXiv preprint arXiv:1910.01982},
year = {2021}
}