Informacja

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

Wyszukujesz frazę "local search strategy" wg kryterium: Temat


Wyświetlanie 1-1 z 1
Tytuł:
Cellular particle swarm optimization with a simple adaptive local search strategy for the permutation flow shop scheduling problem
Autorzy:
Seck-Tuoh-Mora, Juan C.
Medina-Marin, Joselito
Martinez-Gomez, Erick S.
Hernandez-Gress, Eva S.
Hernandez-Romero, Norberto
Volpi-Leon, Valeria
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/230060.pdf
Data publikacji:
2019
Wydawca:
Polska Akademia Nauk. Czytelnia Czasopism PAN
Tematy:
flow shop
particle swarm optimization (PSO)
local search strategy
hybrid search method
cellular automata
scheduling
Opis:
Permutation flow shop scheduling problem deals with the production planning of a number of jobs processed by a set of machines in the same order. Several metaheuristics have been proposed for minimizing the makespan of this problem. Taking as basis the previous Alternate Two-Phase PSO (ATPPSO) method and the neighborhood concepts of the Cellular PSO algorithm proposed for continuous problems, this paper proposes the improvement of ATPPSO with a simple adaptive local search strategy (called CAPSO-SALS) to enhance its performance. CAPSO-SALS keeps the simplicity of ATPPSO and boosts the local search based on a neighborhood for every solution. Neighbors are produced by interchanges or insertions of jobs which are selected by a linear roulette scheme depending of the makespan of the best personal positions. The performance of CAPSO-SALS is evaluated using the 12 different sets of Taillard’s benchmark problems and then is contrasted with the original and another previous enhancement of the ATPPSO algorithm. Finally, CAPSO-SALS is compared as well with other ten classic and state-of-art metaheuristics, obtaining satisfactory results.
Źródło:
Archives of Control Sciences; 2019, 29, 2; 205-226
1230-2384
Pojawia się w:
Archives of Control Sciences
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
    Wyświetlanie 1-1 z 1

    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