An Improved Genetic-Shuffled Frog-Leaping Algorithm for Permutation Flowshop Scheduling
المؤلفون المشاركون
Wu, Peiliang
Chen, Wenbai
Mao, Bingyi
Yu, Hongnian
Yang, Qingyu
المصدر
العدد
المجلد 2020، العدد 2020 (31 ديسمبر/كانون الأول 2020)، ص ص. 1-15، 15ص.
الناشر
Hindawi Publishing Corporation
تاريخ النشر
2020-11-28
دولة النشر
مصر
عدد الصفحات
15
التخصصات الرئيسية
الملخص EN
Due to the NP-hard nature, the permutation flowshop scheduling problem (PFSSP) is a fundamental issue for Industry 4.0, especially under higher productivity, efficiency, and self-managing systems.
This paper proposes an improved genetic-shuffled frog-leaping algorithm (IGSFLA) to solve the permutation flowshop scheduling problem.
In the proposed IGSFLA, the optimal initial frog (individual) in the initialized group is generated according to the heuristic optimal-insert method with fitness constrain.
The crossover mechanism is applied to both the subgroup and the global group to avoid the local optimal solutions and accelerate the evolution.
To evolve the frogs with the same optimal fitness more outstanding, the disturbance mechanism is applied to obtain the optimal frog of the whole group at the initialization step and the optimal frog of the subgroup at the searching step.
The mathematical model of PFSSP is established with the minimum production cycle (makespan) as the objective function, the fitness of frog is given, and the IGSFLA-based PFSSP is proposed.
Experimental results have been given and analyzed, showing that IGSFLA not only provides the optimal scheduling performance but also converges effectively.
نمط استشهاد جمعية علماء النفس الأمريكية (APA)
Wu, Peiliang& Yang, Qingyu& Chen, Wenbai& Mao, Bingyi& Yu, Hongnian. 2020. An Improved Genetic-Shuffled Frog-Leaping Algorithm for Permutation Flowshop Scheduling. Complexity،Vol. 2020, no. 2020, pp.1-15.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1141240
نمط استشهاد الجمعية الأمريكية للغات الحديثة (MLA)
Wu, Peiliang…[et al.]. An Improved Genetic-Shuffled Frog-Leaping Algorithm for Permutation Flowshop Scheduling. Complexity No. 2020 (2020), pp.1-15.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1141240
نمط استشهاد الجمعية الطبية الأمريكية (AMA)
Wu, Peiliang& Yang, Qingyu& Chen, Wenbai& Mao, Bingyi& Yu, Hongnian. An Improved Genetic-Shuffled Frog-Leaping Algorithm for Permutation Flowshop Scheduling. Complexity. 2020. Vol. 2020, no. 2020, pp.1-15.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1141240
نوع البيانات
مقالات
لغة النص
الإنجليزية
الملاحظات
Includes bibliographical references
رقم السجل
BIM-1141240
قاعدة معامل التأثير والاستشهادات المرجعية العربي "ارسيف Arcif"
أضخم قاعدة بيانات عربية للاستشهادات المرجعية للمجلات العلمية المحكمة الصادرة في العالم العربي
تقوم هذه الخدمة بالتحقق من التشابه أو الانتحال في الأبحاث والمقالات العلمية والأطروحات الجامعية والكتب والأبحاث باللغة العربية، وتحديد درجة التشابه أو أصالة الأعمال البحثية وحماية ملكيتها الفكرية. تعرف اكثر