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J-GLOBAL ID：201802223727066055   整理番号：18A0131311

段階的仕事の目的関数を持つフローショップスケジューリング問題のための発見的方法【Powered by NICT】

Heuristics for a flowshop scheduling problem with stepwise job objective function

著者 (2件)： Pessoa Luciana S. (Department of Industrial Engineering, PUC-Rio, Rua Marques de Sao Vicente, 225, Gavea 22453-900, Rio de Janeiro (RJ), Brazil) ,  Andrade Carlos E. (AT&T Labs Research, 200 South Laurel Avenue, Middletown, NJ 07748, USA)
資料名： European Journal of Operational Research  (European Journal of Operational Research)
巻： 266  号： 3  ページ： 950-962  発行年： 2018年 
JST資料番号： A0547A  ISSN： 0377-2217  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： オランダ (NLD)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 本研究では,配達日と累積利益を有するフローショップスケジューリング問題を導入した。この問題は段階的仕事目的関数を持つ全利得を最大化するジョブ開始日付を持つフローショップスケジューリング問題の変化である。本論文では,この新しい問題と元の構成的ヒューリスティックの数学的定式化を提案することに寄与する。さらに,公共リポジトリにおいて利用可能な300ハードインスタンスの新しいベンチマークを開発した。に加えて,著者らは,主および双対限界を提供した。古典的構成的発見的方法とハイブリッド局所探索を考慮して実施した広範な計算実験。フローショップスケジューリング問題のための他の古典的発見的方法と比較した場合,結果は,FF発見的方法の利点を示した。さらに,反復型局所探索(ILS),反復欲張り探索(IGS),と偏ったランダム鍵遺伝的アルゴリズム(BRKGA),研究した問題のためのカスタマイズされた,市販の混合整数計画法ソルバを比較した。これらの方法の比較は,FF発見から溶液から出発してBRKGAである非常に短い時間内で最良の解を見出すことができることを示した。反復局所探索と市販のソルバは,前述の方法より有意に悪い結果を示した。Copyright 2018 Elsevier B.V., Amsterdam. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【Powered by NICT】

シソーラス用語： 混合整数計画法 ,  *目的関数 ,  カスタム化 ,  リポジトリ ,  *発見的方法 ,  近傍探索法 ,  定式化 ,  利得 ,  遺伝的アルゴリズム ,  ベンチマーク ,  *フローショップスケジューリング
準シソーラス用語： ソルバ ,  ヒューリスティック , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (3件)： フローショップスケジューリング ,  発見的方法 ,  メタヒューリスティックス

分類 (1件)： 工程管理  (KB03030P)

タイトルに関連する用語 (6件)： 段階 ,  仕事 ,  目的関数 ,  フローショップスケジューリング ,  問題 ,  発見的方法