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Pawel J.卡尔钦斯基。;杰西·坎伯罗夫斯基

flow shop启发式算法最优性率的实证分析。 （英语） Zbl 1163.90815号

欧洲药典。物件。 198，编号1，93-101（2009）.
小结：如果某个优化问题是NP-hard或更难的，人们可以预计，随着问题规模的增加，以最佳方式解决该问题的机会应该会减少。然而，我们发现，对于一个强NP-hard问题，情况正好相反，该问题需要通过（m）机器流水线车间对作业进行排序，以最小化完工时间。特别是，我们实证检验了Nawaz等人著名的NEH启发式算法的最优性比率（最优的概率）。[Nawaz，M.，Enscore，Jr.，E.，Ham，I.，1983。（m）-机器，（n）-作业流程车间排序问题的启发式算法。Omega，《国际管理科学杂志》11，91-95]和NEH的两个改进版本。通过使用数百万次模拟试验和最短完工时间的一个新的有效下界，我们观察到三种启发式算法对较小值\（m）的相对较高的优化率。更令人惊讶的是，对于更大的\（n\）值，启发式会随着\（n\）的增加而变得更加优化。迄今为止，还没有对flow shop启发式算法的最优率进行过理论和实证研究，而且据我们所知，在运筹学领域还没有类似的研究。

引用于16文件

MSC公司：

90 C59 数学规划中的近似方法和启发式

关键词：

行程安排;流水作业车间;最大完工时间;启发式;最优性

软件：

兰LUX
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\textit｛P.J.Kalczynski｝和\textit｛J.Kamburowski｝，Eur.J.Oper。第198号决议，第1号，第93--101号（2009年；Zbl 1163.90815）
全文： 内政部

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