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Comparative Study of Meta-heuristics for Solving Flow Shop Scheduling Problem Under Fuzziness

机译:模糊启发下解决流水车间调度问题的元启发式方法比较研究

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摘要

In this paper we propose a hybrid method, combining heuristics and local search, to solve flow shop scheduling problems under uncertainty. This method is compared with a genetic algorithm from the literature, enhanced with three new multi-objective functions. Both single objective and multi-objective approaches are taken for two optimisation goals: minimisation of completion time and fulfilment of due date constraints. We present results for newly generated examples that illustrate the effectiveness of each method.
机译:在本文中,我们提出了一种结合启发式算法和局部搜索的混合方法来解决不确定性条件下的流水车间调度问题。将该方法与文献中的遗传算法进行了比较,并通过三个新的多目标函数对其进行了增强。单目标方法和多目标方法都用于两个优化目标:最小化完成时间和满足到期日约束。我们提供了新示例的结果,这些示例说明了每种方法的有效性。

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