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一种有效的job-shop调度混合优化策略。 (英语) Zbl 1017.90048号

摘要:模拟退火是一种自然串行算法,但其行为可以由冷却时间表控制。遗传算法表现出隐式并行性,通过在种群中的个体中的表示,可以保留关于从先前搜索中获得的有用冗余信息,但由于遗传算子的破坏作用,遗传算法可能会丢失解和子结构,并且不容易调节遗传算法的收敛性。通过合理组合这两种全局概率搜索算法,我们开发了一个通用、并行且易于实现的混合优化框架,并将其应用于job-shop调度问题。基于有效的编码方案和一些特定的优化算子,混合优化策略很好地解决了一些基准job-shop调度问题,其结果与最佳文献结果具有竞争力。除了混合策略的有效性和鲁棒性之外,不同搜索机制和结构的组合可以放松GA和SA的参数依赖性。

MSC公司:

90B35型 运筹学中的确定性调度理论
90 C59 数学规划中的近似方法和启发式
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全文: 内政部

参考文献:

[1] Garey,E.L。;约翰逊,D.S。;Sethi,R.,flowshop和jobshop调度的复杂性,运筹学数学,1117-129(1976)·Zbl 0396.90041号
[2] Muth JF,Thompson GL.工业调度。新泽西州恩格尔伍德悬崖:普伦蒂斯·霍尔,1963年。;Muth JF,Thompson GL.工业调度。新泽西州恩格尔伍德悬崖:普伦蒂斯·霍尔,1963年。
[3] Lageweg,B.J。;Lenstra,J.K。;Rinnooy Kan,A.H.G.,《隐式枚举作业车间调度》,《管理科学》,第24期,第441-450页(1977年)·Zbl 0373.90034号
[4] Haupt,R.,基于优先级规则的调度调查,OR Spektrum,11,3-16(1989)·Zbl 0658.90047号
[5] Van Laarhoven,P.J.M。;阿尔茨,E.H.L。;Lenstra,J.K.,《模拟退火作业车间调度》,运筹学,40,113-125(1992)·兹比尔0751.90039
[6] Dell'Amico先生。;Trubian,M.,将禁忌搜索应用于车间调度问题,年度运营研究,40,231-252(1993)·兹比尔0771.90056
[7] 克罗齐,F.D。;塔迪,R。;Volta,G.,车间作业问题的遗传算法,计算机与运筹学,22,15-24(1995)·Zbl 0816.90081号
[8] Yang,R。;Donglas,I.,带局部转向高效全局优化技术的简单遗传算法,《优化理论与应用杂志》,98,2,449-465(1998)·Zbl 0908.90219号
[9] 梁,Y。;高,Y。;Xu,Z.B.,人口多样性程度——遗传算法中早熟收敛的观点及其Markov-chan分析,IEEE神经网络汇刊,8,5,1165-1176(1997)
[10] Rudolph,G.,标准遗传算法的收敛特性,IEEE神经网络汇刊,5,1,96-101(1994)
[11] 施密特,L.M。;Nehaniv,C.L。;Fujii,R.H.,遗传算法的线性分析,理论计算机科学,200,1-2,101-134(1998)·Zbl 0917.68190号
[12] Hajek,B.,最佳退火的冷却制度,运筹学数学,13,2,311-329(1988)·Zbl 0652.65050号
[13] Ingber,L。;Rosen,B.,《遗传算法和快速模拟退火:比较》,《数学计算机建模》,第1687-100页(1992年)·Zbl 0791.68138号
[14] Grefenstette,J.J.,遗传算法控制参数的优化,IEEE系统、人类和控制论汇刊,16,1122-128(1988)
[15] 荷兰JH。适应自然和人工系统。马萨诸塞州剑桥:麻省理工学院出版社,1975年。;荷兰JH。自然和人工系统中的适应。马萨诸塞州剑桥:麻省理工学院出版社,1975年·兹伯利0317.68006
[16] 柯克帕特里克,S。;盖拉特,C.D。;Vecchi,M.P.,《模拟退火优化》,《科学》,220671-680(1983)·Zbl 1225.90162号
[17] Goldberg,DE。搜索、优化和机器学习中的遗传算法。纽约:Addison-Wesley,1989年。;Goldberg,DE。搜索、优化和机器学习中的遗传算法。纽约:Addison-Wesley,1989年·Zbl 0721.68056号
[18] Cheng,R。;通用,M。;Tsujimura,Y.,《使用遗传算法的车间调度问题的教程调查-I.表示法》,计算机工业工程,30983-997(1996)
[19] Whitley D、Gordan V、Mathias K.Lamarkian进化、鲍德温效应和函数优化。收录人:Davidor Y等人(编辑)。并行求解自然-PPSN III,柏林:Springer,1994:6-15。;Whitley D、Gordan V、Mathias K.Lamarkian进化、鲍德温效应和函数优化。收录人:Davidor Y等人(编辑)。自然并行求解-PPSN III,柏林:施普林格出版社,1994:6-15。
[20] Starkweather T,Whitley D,Whitley C,Mathial K。基因测序算子的比较。在:Belew RK等人(编辑)。第四届遗传算法国际会议论文集。加利福尼亚州洛斯阿尔托斯:Morgan Kaufmann 1991:69-76。;Starkweather T,Whitley D,Whitley C,Mathial K。基因测序算子的比较。摘自:Belew RK等人(编辑)。第四届遗传算法国际会议论文集。加利福尼亚州洛斯·阿尔托斯:摩根·考夫曼1991:69-76。
[21] 施耐德,J。;Morgensten,I。;辛格,J.M.,《跳向最优:改进蒙特卡罗优化算法的结果》,《物理评论》E,58,4,5085-5095(1998)
[22] Lawrence S.资源受限项目调度:启发式调度技术的实验研究。卡内基梅隆大学工业管理研究生院:匹兹堡,1984年。;Lawrence S.资源受限项目调度:启发式调度技术的实验研究。卡内基梅隆大学工业管理研究生院:匹兹堡,1984年。
[23] 亚当斯,J。;巴拉斯,E。;Zawack,D.,《车间调度的转移瓶颈程序》,《管理科学》,34391-401(1988)·Zbl 0637.90051号
[24] Jain,A.S。;Meeran,S.,《确定性作业车间调度:过去、现在和未来》,《欧洲运筹学杂志》,113390-434(1999)·Zbl 0938.90028号
[25] 美国多恩多夫。;Pesch,E.,车间调度环境中基于进化的学习,计算机与运筹学,22,25-40(1995)·Zbl 0815.90089号
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