Rozvrhování proudové výroby pomocí stochastických heuristických metod

Flow Shop Scheduling Using Stochastic Heuristických Methods

článek ve sborníku ve WoS nebo Scopus

cs

V příspěvku je popsána aplikace tří heuristických technik (simulované žíhání, tabu-search a genetické algoritmy) k permutační verzi problému rozvrhování sériové výroby s účelovou funkcí minimalizující celkovou dobu provedení všech operací. Na řešení testovacích úloh jsou odzkoušena a porovnána nastavení parametrů pro problémově orientované prohledávání sousedství aktuálního řešení a parametrů genetického algoritmu včetně tradičního operátoru úlohy obchodního cestujícího. Výpočty genetickými algoritmy ukazují velmi dobrou kvalitu získaných řešení.

V příspěvku je popsána aplikace tří heuristických technik (simulované žíhání, tabu-search a genetické algoritmy) k permutační verzi problému rozvrhování sériové výroby s účelovou funkcí minimalizující celkovou dobu provedení všech operací. Na řešení testovacích úloh jsou odzkoušena a porovnána nastavení parametrů pro problémově orientované prohledávání sousedství aktuálního řešení a parametrů genetického algoritmu včetně tradičního operátoru úlohy obchodního cestujícího. Výpočty genetickými algoritmy ukazují velmi dobrou kvalitu získaných řešení.

In this paper, we apply three heuristic techniques (simulated annealing, tabu-search, and genetic algorithm) to permutation flowshop scheduling problem with the objective minimizing makespan. Solving some benchmark problems, we examine and compare various problem-oriented neighbourhood search and genetic operators including traditional TSP operators. Results of these tests show a good performance of genetic algorithms.

flow shop, scheduling, stochastic heuristics

01.06.1999

VUT FSI v Brně

Brno

80-214-1341-7

Sborník konference Transfer '99

2