Informacja

Drogi użytkowniku, aplikacja do prawidłowego działania wymaga obsługi JavaScript. Proszę włącz obsługę JavaScript w Twojej przeglądarce.

Tytuł pozycji:

An Ant Colony Optimization Algorithm for Scheduling Parallel Machines with Sequence-Dependent Setup Costs

Tytuł:
An Ant Colony Optimization Algorithm for Scheduling Parallel Machines with Sequence-Dependent Setup Costs
Zastosowanie algorytmu mrówkowego do szeregowania zadań na maszynach równoległych z uwzględnieniem kosztów przezbrojeń zależnych od kolejności zadań
Autorzy:
Figielska, E.
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/91349.pdf
Data publikacji:
2013
Wydawca:
Warszawska Wyższa Szkoła Informatyki
Tematy:
ant colony optimization
unrelated machines
sequence-dependent setup costs
resource constraints
algorytm mrówkowy
dowolne maszyny
koszty przezbrojeń
kolejność zadań
ograniczenia zasobowe
Źródło:
Zeszyty Naukowe Warszawskiej Wyższej Szkoły Informatyki; 2013, 7, 9; 15-26
1896-396X
2082-8349
Język:
angielski
Prawa:
Wszystkie prawa zastrzeżone. Swoboda użytkownika ograniczona do ustawowego zakresu dozwolonego użytku
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
  Przejdź do źródła  Link otwiera się w nowym oknie
The paper addresses the problem of scheduling preemptive jobs on parallel unrelated machines in the presence of renewable resource constraints and sequence-dependent setup costs. The objective is to minimize the weighted sum of makespan and setups. The problem is known to be NP-hard. To solve this problem, a heuristic is proposed which uses column generation technique and an ant colony optimization algorithm. The results of a computational experiment indicate that the heuristic is able to produce good results in reasonable computation time.

Artykuł dotyczy zagadnienia szeregowania zadań podzielnych na równoległych dowolnych maszynach z uwzględnieniem ograniczeń na dostępność zasobów odnawialnych oraz kosztów przezbrojeń zależnych od kolejności wykonywania zadań. Celem jest minimalizacja ważonej sumy czasu trwania harmonogramu i przezbrojeń. Zagadnienie należy do klasy problemów NP-trudnych. W celu jego rozwiązania, zaproponowany został algorytm heurystyczny, wykorzystujący technikę generacji kolumn, oraz algorytm mrówkowy. Wyniki eksperymentu obliczeniowego wskazują, że algorytm ten jest zdolny dostarczyć dobrej jakości wyniki w rozsądnym czasie.

Ta witryna wykorzystuje pliki cookies do przechowywania informacji na Twoim komputerze. Pliki cookies stosujemy w celu świadczenia usług na najwyższym poziomie, w tym w sposób dostosowany do indywidualnych potrzeb. Korzystanie z witryny bez zmiany ustawień dotyczących cookies oznacza, że będą one zamieszczane w Twoim komputerze. W każdym momencie możesz dokonać zmiany ustawień dotyczących cookies